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【24h】

Towards hierarchical blackboard mapping on a whiskered robot

机译：走向晶须机器人上的分层黑板映射

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The paradigm case for robotic mapping assumes large quantities of sensory information which allow the use of relatively weak priors. In contrast, the present study considers the mapping problem for a mobile robot, CrunchBot, where only sparse, local tactile information from whisker sensors is available. To compensate for such weak likelihood information, we make use of low-level signal processing and strong hierarchical object priors. Hierarchical models were popular in classical blackboard systems but are here applied in a Bayesian setting as a mapping algorithm. The hierarchical models require reports of whisker distance to contact and of surface orientation at contact, and we demonstrate that this information can be retrieved by classifiers from strain data collected by CrunchBot's physical whiskers. We then provide a demonstration in simulation of how this information can be used to build maps (but not yet full SLAM) in an zero-odometry-noise environment containing walls and table-like hierarchical objects.
机译：机器人制图的范例情况假设大量的感官信息，从而允许使用相对较弱的先验条件。相比之下，本研究考虑了移动机器人CrunchBot的映射问题，其中只有晶须传感器的稀疏局部触觉信息可用。为了补偿这种弱似然信息，我们利用了低电平信号处理和强大的分层对象先验。分层模型在经典的黑板系统中很流行，但在贝叶斯设置中作为映射算法被应用。分层模型需要报告接触晶须的距离和接触时的表面取向，并且我们证明了分类器可以从CrunchBot物理晶须收集的应变数据中检索到此信息。然后，我们在模拟中演示了如何在包含墙壁和类似表格的分层对象的零里程噪声环境中使用此信息来构建地图（但尚未完成SLAM）。

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