4D-based Robot Navigation Using Relativistic Image Processing

要約

機械の認識は、動的環境における安全なインタラクションと移動のための重要な前提条件です。
これには、周囲の形状や距離をタイムリーに認識するだけでなく、物理的な損傷や身体への危害を回避できるように、あらかじめ定義され学習されたロボットの再利用可能なスキル エンディングを通じて状況の変化に対応する能力も必要です。
これに関連して、4D 知覚は、自分自身の位置と時間の経過に伴う環境の変化を予測する可能性を提供します。
この論文では、相対論的画像処理を使用したロボット ナビゲーションへの 4D ベースのアプローチを紹介します。
相対論的画像処理は、構成的な 4D 空間内のテンソル モデルで時間関連のセンサー情報を処理します。
4D ベースのナビゲーションは、視覚的および感覚的な 4D 情報を使用することで、因果関係の理解と、その結果として生じるロボットの相互作用範囲を拡大します。

要約(オリジナル)

Machine perception is an important prerequisite for safe interaction and locomotion in dynamic environments. This requires not only the timely perception of surrounding geometries and distances but also the ability to react to changing situations through predefined, learned but also reusable skill endings of a robot so that physical damage or bodily harm can be avoided. In this context, 4D perception offers the possibility of predicting one’s own position and changes in the environment over time. In this paper, we present a 4D-based approach to robot navigation using relativistic image processing. Relativistic image processing handles the temporal-related sensor information in a tensor model within a constructive 4D space. 4D-based navigation expands the causal understanding and the resulting interaction radius of a robot through the use of visual and sensory 4D information.

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