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【24h】

Autonomous Learning of Object Models on a Mobile Robot

机译：在移动机器人上自主学习对象模型

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In this article, we present and evaluate a system, which allows a mobile robot to autonomously detect, model, and re-recognize objects in everyday environments. While other systems have demonstrated one of these elements, to our knowledge, we present the first system, which is capable of doing all of these things, all without human interaction, in normal indoor scenes. Our system detects objects to learn by modeling the static part of the environment and extracting dynamic elements. It then creates and executes a view plan around a dynamic element to gather additional views for learning. Finally, these views are fused to create an object model. The performance of the system is evaluated on publicly available datasets as well as on data collected by the robot in both controlled and uncontrolled scenarios.
机译：在本文中，我们介绍并评估一种系统，该系统可使移动机器人在日常环境中自主检测，建模和重新识别对象。尽管其他系统已经证明了其中的一个要素，但据我们所知，我们还是展示了第一个系统，该系统能够在正常的室内场景中完成所有这些事情，而无需人工干预。我们的系统通过对环境的静态部分进行建模并提取动态元素来检测要学习的对象。然后，它围绕动态元素创建并执行视图计划，以收集其他视图以供学习。最后，将这些视图融合在一起以创建对象模型。系统的性能是在可公开使用的数据集上以及在受控和非受控场景下由机器人收集的数据上进行评估的。

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