基于“原型”的机器人开放式室内场所感知实验研究

在基于"原型"的场所感知算法基础上构建了一种场所感知实验平台.其中,硬件系统主要以双目立体相机作为环境感知传感器,以CPU-GPU(中央处理器–图形处理器)协同计算单元作为多种任务、复杂逻辑和密集数据的处理单元;而软件系统基于微软Robotics Developer Studio平台构建,双目视觉服务和场所感知服务为其中两大核心服务,前者利用RANSAC(随机采样一致性)和GPU版本ASIFT(仿射尺度不变特征变换)等算法在宽视角范围内实现物品识别和位姿估算,适用于拥挤室内环境,后者基于双目视觉结果和已有场所感知算法完成场所分类及区域感知并构建2D语义地图.在无人工标注的真实室内环境中开展实验,实验结果表明,基于本文实验平台的机器人能够在线鲁棒地感知活动空间中的开放式场所,实验也在一定程度上验证了已有场所感知算法的可实现性、有效性和实用性.

基于“原型”的机器人开放式室内场所感知算法

随着现代开放式室内设计理念的流行,一些功能场所逐渐转变为开放或半开放式,对这类场所的认知成为服务机器人面临的新挑战.文中提出一种基于认知心理学原型理论的算法来提高机器人对开放式室内场所的认知能力.首先,设计场所概念的原型模型,主要包括场所概念的特征物品描述和物品间典型空间关系描述.然后提出一种相似性度量函数及一种空间关系评分准则,将两者用于度量当前环境与场所概念原型的相似程度.最后,讨论场所区域感知问题及区域交叠对场所概念感知的影响.仿真实验表明,该算法能够解决对开放式室内场所的感知,具有一定灵活性和鲁棒性.