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发布者：上海IT外包来源：http://www.lanmon.net点击数：1163
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这些研究人员开发的新框架被称为LB-WayPtNav-DH，包括感知、计划、控制模块三个主要组件。 感测模块基于卷积神经网络(CNN )，神经网络经过训练可以使用监控学习将机器人的视觉输入映射到航线点(即，下一个必要条件)。
然后，由CNN映射的航线被发送到框架的计划和控制模块。 通过组合这两个模块，机器人能够安全地移动到目标位置，能够避开周围环境的障碍物和人员。
研究人员通过被称为HumANav的数据集包含的图像训练了CNN。 HumANav包含真实的渲染图像，用于模拟由另一组名为SURREAL的数据集创建的建筑环境，人类可以在其中移动。 这些图像是将6000人步行的有纹理的人体网格按照人体的形状、性别、速度排列而成的。
研究人员在论文中写到“提议的框架学会只根据单眼RGB图像来预测并回应人们的运动，没有必要明确预测未来人类的运动”。
研究人员通过仿真和现实世界的一系列实验对LB-WayPtNav-DH进行了评价。 在实验中，他们应用于Turtlebot 2，Turtlebot 2是一种带有开源软件的低成本移动机器人。 研究人员的报告显示，机器人导航框架能够很好地引导隐形建筑物，在仿真和现实环境中能够有效地回避人类。
新框架最终适用于各种移动机器人，可以提高室内环境下的导航能力。 到目前为止，他们的方法很好，证实了能够将模拟开发的战略转移到实际环境中。
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