Navigace robotu pomocí sémantické segmentace

Abstract

V mnoha robotických aplikacích je cílem robotu následovat předepsanou dráhy dostatečně zblízka. Venkovní nasazení může využívat sekvenci GNSS bodů na trase. Pro navigaci robotu se využívá cenová mapa, ve které robot hledá nejlevnější cestu. Standardní geometrická cenová mapa penalizuje vzdálenost od idealní dráhy. Nicméně, v některých prostředích je vyžadována speciální trasa diktována dopravnímy předpisy nebo bezpečností robotu. Pohyb na veřejných silnicích, cestách nebo chodnících může sloužit jako jeden z příkladů. Sémantická segmentace scény může poskytnout jinou cenovou funkci, aby se mohla zkombinovat s tou geometrickou. Počáteční fáze tohoto projektu se zaměřuje na pohyb na veřejných silnicích a chodnících – stabilní pohyb po kraji cesty. Sémantická segmentace může využívat multimodálních dat.

In many robotic applications, the robot’s goal is to follow a prescribed path close enough. An outdoor deployment can use a sequence of GNSS-defined waypoints. A costmap is used for robot navigation, where the robot looks for the cheapest path. A standard geometric costmap penalizes distance from the ideal path. However, some environments require a special path dictated by traffic regulations or the robot’s safety. Driving on a public road, street, or sidewalk could serve as an example. Semantic scene segmentation shall provide another cost function to be combined with the geometric one. The initial phase of the project focuses on driving on public roads or sidewalks – stable driving on a roadside. The scene segmentation may include multimodal data.