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capa do ebook Exploração e busca visual robótica em ambiente simulado

Exploração e busca visual robótica em ambiente simulado

Neste trabalho, foi concebido e

simulado um agente robótico, Angela, com dois

graus de liberdade, capaz de realizar busca e

exploração visual num ambiente virtual. Sua

arquitetura modular permite a fácil substituição

e incorporação de módulos que incrementem

sua funcionalidade. Na exploração, o módulo

de atenção visual detecta objetos salientes e

promove o aprendizado; na busca, o módulo

de geração de propostas de objeto consegue

sólidos resultados de detecção. O módulo

de classificação, que determina se o objeto

visualizado corresponde ao alvo, é composto

pelo classificador oiSGNG (Online Incremental

Supervised Growing Neural Gas), que foi

concebido e implementado nesta dissertação.

O oiSGNG resultou num artigo aceito para

publicação no IJCNN 2017 (International Joint

Conference on Neural Networks). O módulo de

segmentação de imagem foi outra contribuição

deste projeto: o StochGrow, algoritmo de

segmentação de imagens baseado em

crescimento de regiões, fornece uma sólida

solução para o compromisso de velocidade

e qualidade de segmentação em tempo real.

O sistema permite ramificações futuras para

atender diversos problemas de robótica.

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Exploração e busca visual robótica em ambiente simulado

  • DOI: 10.22533/at.ed.0241915109

  • Palavras-chave: busca visual, atenção visual, robótica, aprendizado online.

  • Keywords: visual search, visual attention, robotics, online learning.

  • Abstract:

    In this work, a robotic agent

    named Angela has been devised and simulated.

    The virtual robot has two degrees of freedom

    and is capable of performing search and

    visual exploration in a virtual environment. Its

    modular architecture allows for straightfoward

    substitution and improvements of its modules,

    aiming for better overall performance. During

    exploration, the visual attention module detects

    salient objects and triggers online learning; when

    in search mode, candidate objects are searched

    for by the object proposal generation module.

    The classification module, which determines

    whether the visualized object corresponds to

    the target, is comprised of oiSGNG (Online

    Incremental Supervised Growing Neural Gas),

    an original classification algorithm devised and

    implemented during this work. oiSGNG has

    been featured in IJCNN 2017 (International Joint Conference on Neural Networks). The

    image segmentation module is another contribution of this work: StochGrow, which is

    based on region growing and provides a solid solution for the tradeoff between speed

    and quality of real time image segmentation. The complete system can be tweaked to

    address several real world robotic problems.

  • Número de páginas: 15

  • Hansenclever de França Bassani
  • Aluizio Fausto Ribeiro Araujo
  • Felipe Duque Belfort de Oliveira
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