Maskininlärning för visuell navigering och lokalisering

Navigering och lokalisering är grundläggande utmaningar inom robotseende, där uppgiften är att estimera den geometriska relationen mellan fordonet och omgivningen.

Lokalisering till havs med 360 graders kamera och djupinlärning för matchning med horisonten.Detta kan göras antingen passivt i en virtuell modell eller aktivt genom att kontrollera roboten. I det senare fallet behöver fordonets position estimeras i realtid, vilket sker med hjälp av maskininlärning,

Lokalisering till havs med hjälp av 360-graders kamera och djupinlärning och matchning med horisonten:

Forskare Visa/dölj innehåll

Fahad Khan

Universitetslektor, Docent

Michael Felsberg

Proprefekt, Professor, Avdelningschef

Extern partner

Saab Group

Publikationer Visa/dölj innehåll

Ett urval av tre publikationer

Bertil Grelsson, Michael Felsberg, Folke Isaksson (2016)

Highly Accurate Attitude Estimation via Horizon Detection

Journal of Field Robotics , Vol.33 , s.967-993 Vidare till DOI

Kristoffer Öfjäll, Michael Felsberg, Andreas Robinson (2016)

Visual Autonomous Road Following by Symbiotic Online Learning

Intelligent Vehicles Symposium (IV), 2016 IEEE , s.136-143 Vidare till DOI

Michael Felsberg (2018)

Probabilistic and biologically inspired feature representations

WASP forskning CVL Visa/dölj innehåll

Visuell objektföljning

Visuell objektföljning är en av de grundläggande utmaningarna inom området datorseende, där uppgiften är att följa ett visst objekt i en video där positionen enbart är given på den första bilden.

Behandling av punktmoln

Tack vare den allt större tillgängligheten till djupkameror och lidar har behandling av punktmoln blivit ett underområde till datorseende.

Förfinat ramverk för beskrivning och tolkning av människor

En semantisk beskrivning av människan i bild och video är ett av de fundamentala problemen inom datorseende med en lång rad applikationer.

WASP Datorseende

Forskningen täcker ett brett spektrum av ämnen inom artificiella seende system med särskilt fokus på maskininlärning för robotseende. Gruppen har funnits sedan 1970-talet och har i hög grad bidragit till att etablera begreppet datorseende i Sverige.