Self-supervised learning of mobility affordances for vision-based navigation

cyvy Research Project

Zukünftige mobile Serviceroboter, wie z.B. Lieferroboter oder selbstfahrende Autos, müssen selbständig in ihrer Umgebung lernen können, um sich an Veränderungen anpassen zu können. Dadurch würden sie sich nicht nur effizienter fortbewegen können, sondern Ingenieure würden auch davon befreit werden, Roboter durch manuelle Programmierung auf die jeweilige Umgebung abzustimmen.

 

In diesem Projekt werden Jörg Stückler und sein Team untersuchen, wie mobile Roboter ihre Fahreigenschaften in ihrer Umgebung selbstüberwacht lernen können. Der Ansatz soll Bewegungsmodelle lernen, die die Auswirkungen von Aktionen von mobilen Robotern in ihrer Umgebung vorhersagen können. Die Forscher werden einen kamerabasierten Navigationsansatz zur Planung von Bewegungen anhand der gelernten Modelle entwickeln. Das Verfahren wird für die autonome Navigation eines mobilen Roboters evaluiert.