Frugal random exploration strategy for shape recognition using statistical geometry

要約

非常に独特な戦略を展開して、未知の環境や形状を認識し、特徴付けることができます。
特にロボット工学における最近の有望なアプローチは、探査ユニットの複雑さを最小限に抑えることです。
ここでは、統計幾何学の力を利用し、新しい不変機能を導入することで、この倹約戦略を極限まで実現できることを示します。
私たちは、方向や観察システムを持たず、ランダムに探索する基本ロボットが、探索された領域や周囲の値など、環境に関するグローバル情報にアクセスできることを示します。
探索された形状は任意の形状であり、接続されていない場合もあります。
したがって、この最も単純なロボットは、辞書から、有名な記念碑などのさまざまな形状を識別し、テキストを読むことさえできます。

要約(オリジナル)

Very distinct strategies can be deployed to recognize and characterize an unknown environment or a shape. A recent and promising approach, especially in robotics, is to reduce the complexity of the exploratory units to a minimum. Here, we show that this frugal strategy can be taken to the extreme by exploiting the power of statistical geometry and introducing new invariant features. We show that an elementary robot devoid of any orientation or observation system, exploring randomly, can access global information about an environment such as the values of the explored area and perimeter. The explored shapes are of arbitrary geometry and may even non-connected. From a dictionary, this most simple robot can thus identify various shapes such as famous monuments and even read a text.

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