Deep Learning for Visual Navigation of Underwater Robots

要約

この論文は、水中ロボットの視覚ナビゲーションのためのディープラーニング手法を簡単に調査することを目的としています。
この論文の範囲には、深層学習法による水中ロボットの視覚認識、利用可能な水中視覚データセット、模倣学習、およびナビゲーションのための強化学習法が含まれます。
さらに、関連する研究は、現在の状況における訓練方法論を明確にするために、水中ロボットの模倣学習または深層学習パラダイムの下に分類されます。
深層学習アルゴリズムを使用して水中ナビゲーション用の非視覚データを処理する文献は、対照的な例を除き、考慮されません。

要約(オリジナル)

This paper aims to briefly survey deep learning methods for visual navigation of underwater robotics. The scope of this paper includes the visual perception of underwater robotics with deep learning methods, the available visual underwater datasets, imitation learning, and reinforcement learning methods for navigation. Additionally, relevant works will be categorized under the imitation learning or deep learning paradigm for underwater robots for clarity of the training methodologies in the current landscape. Literature that uses deep learning algorithms to process non-visual data for underwater navigation will not be considered, except as contrasting examples.

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