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.
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