🎓 — Семинар 16. Алгоритмы глобальной локализации роботов с учетом карт знанийи | Александр Мелехин, Егор Пинкин, Григорий Карташов

Современные задачи автономной навигации роботов требуют высокоточной глобальной локализации в сложных и динамически меняющихся средах. Традиционные подходы, основанные на одном типе сенсоров — будь то лидары или камеры, — часто оказываются недостаточно устойчивыми к изменениям освещения, погоды или структуры пространства.

На семинаре будет представлен обзор и анализ мультимодальных и мультисенсорных нейросетевых методов распознавания места, которые комбинируют данные от лидаров, RGB-камер и их последовательностей для повышения точности и надёжности локализации. Особое внимание будет уделено алгоритмам, таким как OPR-Loc-MM, который демонстрирует значительное улучшение метрик (медианная ошибка позиции всего 0.41 м и ориентации 4.37°) за счёт интеграции визуальных и лидарных данных.

Мы обсудим разные методы — от лидарных (MinkLoc3D) и визуальных (MegaLoc) до мультимодальных (MSSPlace) и последовательностных (OPR-Loc-Seq) — позволяет создавать эффективные пайплайны для реальных робототехнических систем. Также будут затронуты вопросы баланса между точностью и временем инференса, что особенно важно для систем, работающих в реальном времени.

📹 Трансляция Youtube и ВК

Приглашаем всех, кто интересуется навигацией роботов, компьютерным зрением и применением нейросетевых методов в робототехнике! Присоединяйтесь прямо сейчас!

#RL