Generic object classification for autonomous robots

Un dels principals problemes de la interacció dels robots autònoms és el coneixement de l'escena. El reconeixement és fonamental per a solucionar aquest problema i permetre als robots interactuar en un escenari no controlat. En aquest document presentem una aplicació pràctica de la captura d'objectes, de la normalització i de la classificació de senyals triangulars i circulars. El sistema s'introdueix en el robot Aibo de Sony per a millorar-ne la interacció. La metodologia presentada s'ha comprobat en simulacions i problemes de categorització reals, com ara la classificació de senyals de trànsit, amb resultats molt prometedors.Uno de los principales problemas de la interacción de los robots autónomos es el conocimiento de la escena. El reconocimiento es fundamental para solventar este problema y permitir a los robots interactuar en un escenario no controlado. En este documento, presentamos una aplicación práctica de captura del objeto, normalización y clasificación de señales triangulares y circulares. El sistema es introducido en el robot Aibo de Sony para mejorar el comportamiento de la interacción del robot. La metodología presentada ha sido testeada en simulaciones y problemas de categorización reales, como es la clasificación de señales de tráfico, con resultados muy prometedores.One of the main problems of autonomous robots interaction is the scene knowledge. Recognition is concerned to deal with this problem and to allow robots to interact in uncontrolled environments. In this paper, we present a practical application for object fitting, normalization and classification of triangular and circular signs. The system is introduced in the Aibo robot of Sony to increase the robot interaction behaviour. The presented methodology has been tested in real simulations and categorization problems, as the traffic signs classification, with very promising results.Nota: Aquest document conté originàriament altre material i/o programari només consultable a la Biblioteca de Ciència i Tecnologia

Fast and robust road sign detection in driver assistance systems

© 2018, Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature. Road sign detection plays a critical role in automatic driver assistance systems. Road signs possess a number of unique visual qualities in images due to their specific colors and symmetric shapes. In this paper, road signs are detected by a two-level hierarchical framework that considers both color and shape of the signs. To address the problem of low image contrast, we propose a new color visual saliency segmentation algorithm, which uses the ratios of enhanced and normalized color values to capture color information. To improve computation efficiency and reduce false alarm rate, we modify the fast radial symmetry transform (RST) algorithm, and propose to use an edge pairwise voting scheme to group feature points based on their underlying symmetry in the candidate regions. Experimental results on several benchmarking datasets demonstrate the superiority of our method over the state-of-the-arts on both efficiency and robustness

Pre-Trained Driving in Localized Surroundings with Semantic Radar Information and Machine Learning

Entlang der Signalverarbeitungskette von Radar Detektionen bis zur Fahrzeugansteuerung, diskutiert diese Arbeit eine semantischen Radar Segmentierung, einen darauf aufbauenden Radar SLAM, sowie eine im Verbund realisierte autonome Parkfunktion. Die Radarsegmentierung der (statischen) Umgebung wird durch ein Radar-spezifisches neuronales Netzwerk RadarNet erreicht. Diese Segmentierung ermöglicht die Entwicklung des semantischen Radar Graph-SLAM SERALOC. Auf der Grundlage der semantischen Radar SLAM Karte wird eine beispielhafte autonome Parkfunktionalität in einem realen Versuchsträger umgesetzt. Entlang eines aufgezeichneten Referenzfades parkt die Funktion ausschließlich auf Basis der Radar Wahrnehmung mit bisher unerreichter Positioniergenauigkeit. Im ersten Schritt wird ein Datensatz von 8.2 · 10^6 punktweise semantisch gelabelten Radarpunktwolken über eine Strecke von 2507.35m generiert. Es sind keine vergleichbaren Datensätze dieser Annotationsebene und Radarspezifikation öffentlich verfügbar. Das überwachte Training der semantischen Segmentierung RadarNet erreicht 28.97% mIoU auf sechs Klassen. Außerdem wird ein automatisiertes Radar-Labeling-Framework SeRaLF vorgestellt, welches das Radarlabeling multimodal mittels Referenzkameras und LiDAR unterstützt. Für die kohärente Kartierung wird ein Radarsignal-Vorfilter auf der Grundlage einer Aktivierungskarte entworfen, welcher Rauschen und andere dynamische Mehrwegreflektionen unterdrückt. Ein speziell für Radar angepasstes Graph-SLAM-Frontend mit Radar-Odometrie Kanten zwischen Teil-Karten und semantisch separater NDT Registrierung setzt die vorgefilterten semantischen Radarscans zu einer konsistenten metrischen Karte zusammen. Die Kartierungsgenauigkeit und die Datenassoziation werden somit erhöht und der erste semantische Radar Graph-SLAM für beliebige statische Umgebungen realisiert. Integriert in ein reales Testfahrzeug, wird das Zusammenspiel der live RadarNet Segmentierung und des semantischen Radar Graph-SLAM anhand einer rein Radar-basierten autonomen Parkfunktionalität evaluiert. Im Durchschnitt über 42 autonome Parkmanöver (∅3.73 km/h) bei durchschnittlicher Manöverlänge von ∅172.75m wird ein Median absoluter Posenfehler von 0.235m und End-Posenfehler von 0.2443m erreicht, der vergleichbare Radar-Lokalisierungsergebnisse um ≈ 50% übertrifft. Die Kartengenauigkeit von veränderlichen, neukartierten Orten über eine Kartierungsdistanz von ∅165m ergibt eine ≈ 56%-ige Kartenkonsistenz bei einer Abweichung von ∅0.163m. Für das autonome Parken wurde ein gegebener Trajektorienplaner und Regleransatz verwendet

Monocular Camera Viewpoint-Invariant Vehicular Traffic Segmentation and Classification Utilizing Small Datasets

The work presented here develops a computer vision framework that is view angle independent for vehicle segmentation and classification from roadway traffic systems installed by the Virginia Department of Transportation (VDOT). An automated technique for extracting a region of interest is discussed to speed up the processing. The VDOT traffic videos are analyzed for vehicle segmentation using an improved robust low-rank matrix decomposition technique. It presents a new and effective thresholding method that improves segmentation accuracy and simultaneously speeds up the segmentation processing. Size and shape physical descriptors from morphological properties and textural features from the Histogram of Oriented Gradients (HOG) are extracted from the segmented traffic. Furthermore, a multi-class support vector machine classifier is employed to categorize different traffic vehicle types, including passenger cars, passenger trucks, motorcycles, buses, and small and large utility trucks. It handles multiple vehicle detections through an iterative k-means clustering over-segmentation process. The proposed algorithm reduced the processed data by an average of 40%. Compared to recent techniques, it showed an average improvement of 15% in segmentation accuracy, and it is 55% faster than the compared segmentation techniques on average. Moreover, a comparative analysis of 23 different deep learning architectures is presented. The resulting algorithm outperformed the compared deep learning algorithms for the quality of vehicle classification accuracy. Furthermore, the timing analysis showed that it could operate in real-time scenarios