Mapeamento semântico com robôs móveis

Mapeamento semântico com robôs móveis

Fabiano Rogério Corrêa (aluno de doutorado – POLI/PMR)

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Mapas do ambiente• Mapeamento: artigo do Thrun (2002);

– Modelos espaciais de ambientes físicos;– Um dos problemas mais importantes na busca por

robôs verdadeiramente autônomos;– “Todos” os algoritmos do estado da arte de

mapeamento são probabilísticos;

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Desafios para o mapeamento• Até a década de 90:

– Mapas visavam auxiliar a navegação e a localização;

– Ambientes internos, estáticos, estruturados e pouco extensos;

– Sensores de ultra-som e de varredura laser;– Alcance limitado dos sensores e fusão de dados

sensoriais incertos;– Mapas: métricos x topológicos;

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Desafios atuais• Desde então ...

– Representações visando tarefas mais gerais;– Ambientes externos, dinâmicos, não–estruturados e

extensos;– Sensores de varredura laser e sistemas de visão;– Dinâmica do ambiente, grande quantidade de dados de

tipos diferentes (multi-modais);– Mapas: filtro de Kalman x Expectation maximization x

mapa de objetos;

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Mapa de objetos

• + Mais compactos que os mapas de grades (principalmente em ambientes estruturados);

• + Mais precisos (e expressivos);• + Ambientes dinâmicos;• + Mais próximos à percepção humana

(facilita interação homem-máquina);• - Ambientes simples;

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Mapas semânticos• Interesse renovado em informação

semântica:– Segmentar e classificar informação espacial;– Mapas topológicos consideram em parte a semântica

do ambiente;– Informação semântica extraída diretamente dos

sensores do robô;– Regiões distinção e reconhecimento de lugares

específicos no ambiente;– Objetos dinâmica;– Restrição do espaço de buscas e entrada do sistema

de navegação: dirigir-se a um lugar determinado;

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Classificação de mapas semânticos• Ainda pouco explorado;• Mapeamento topológico-semântico:

– Similaridade sensorial;– Com objetos;

• Mapeamento métrico-semântico:– Associação de dados;– Segmentação:

• Dados de distância;• Regiões;• Objetos;

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Similaridade sensorial• Informação semântica extraída diretamente dos

sensores do robô;• Agrupamento de imagens em constelações que

representam um conceito espacial;• Medida de similaridade;• Consistência geométrica / espacial entre as

imagens;• Aprendizado não-supervisionado;• Teoria de grafos;

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Fingerprint of places

Tapus, A. Siegwart, R. A cognitive modeling of space using fingerprints of places for mobile robot navigation. In: Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and

Automation (ICRA), 2006.

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Scene similarity

Posner, I., Schroeter, D., Newman, P. Using scene similarity for place labelling. In: International Symposium on Experimental Robotics (ISER), 2006.

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Rooms

Zivkovic, Z., Booij, O., Kröse, B. From images to rooms. In: Robotics and Autonomous Systems 55, 2007.

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Mapeamento topológico com objetos

• Reconhecimento de objetos;• Cada nó do mapa é representado por um

conjunto de objetos;

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Multi-hierarchical semantic maps

Galindo, C., Saffiotti, A., Coradeschi, S., Buschka, P., Fernández-Madrigal, J.A., González, J. Multi-hierachical semantic maps for mobile robotics. In: Proceedings of the IEEE International

Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2005.

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Cognitive maps

Vasudevan, S., Gächter, S., Nguyen, V., Siegwart, R. Cognitive maps for mobile robots – an object approach. In: Robotics and Autonomous Systems 55, 2007.

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Associação de dados• Classificação dos dados sensoriais em classes;• Associação de dados usando a informação

semântica;• Redução do espaço de busca;• Mapeamento e localização simultâneos (SLAM);• Aprendizado supervisionado;• Teoria de probabilidades;

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Matching

Ramos, F., Fox, D., Durrant-Whyte, H. CRF-matching: conditional random fields for feature-based scan matching. In: Proceedings of Robotics Science and Systems (RSS), 2007.

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Semantic knowledge

Nüchter, A., Wulf, O., Lingemann, K., Hertzberg, J., Wagner, B., Surmann, H. 3D mapping

with semantic knowledge. In: RoboCup International Symposium, 2005.

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Object recognition

Ramos, F., Nicto, J., Durrant-Whyte, H. Combining object recognition and SLAM for extended map representations. In: International Symposium on Experimental Robotics (ISER), 2006.

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Segmentação: dados de distância• Primitivos geométricos são classificados por

meio de aprendizado computacional supervisionado;

• Modelos: – AMNs;– Instance-based AMNs;

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3D scan data

Anguelov, D., Taskar, B., Chatalbashev, V., Koller, D., Gupta, D., Heitz, G. Ng, A. Discriminative learning of markov random fields for segmentation of 3D scan data. In:

Proceedings of the Conference on Computer Vision and Patern Recognition (CVPR), 2005.

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2D and 3D laser range data

Triebel, R., Schmidt, R., Mozos, O.M., Burgard, W. Instance-based AMN classification for improved object recognition in 2D and 3D laser range data. In: Proceedings of the

International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2007.

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Segmentação: regiões• Baseada em grades de ocupação: células;• Características:

– Perfil geométrico das leituras do sensor de varredura laser mais reconhecimento de objetos - AdaBoost;

– Atividade (dinâmica dos objetos na cena) – SVM, HMM, MRF;

• Categorias:– Calçada e rua;– Fluxo de tráfego;– Corredor, sala e porta;

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Activity-based ground models

Lookingbill, A., Lieb, D., Stavens, D., Thrun, S. Learning activity-based ground models from a moving helicopter platform. In: IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA),

2005.

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Activity-based semantic map

Wolf, D., Sukhatme, G.S., Activity-based semantic mapping of an urban environment. In: International Symposium on Experimental Robotics (ISER), 2006.

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Semantic labeling of places

Mozos, O.M., Triebel, R., Jensfelt, P., Rottmann, A., Burgard, W. Supervised semantic labeling of places using information extracted from sensor data. In: Robotics and Autonomous

Systems 55, 2007.

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Segmentação: objetos• Objetos a serem classificados: linhas obtidas do

pré-processamento dos dados dos sensores de varredura laser;

• Classificações: porta, parede (e corredor);• Aprendizado computacional supervisionado:

– Modelo generativo: comportamento e aparência;– RMNs: aparência e relações espaciais;

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Detecting and modeling doors

Anguelov, D., Koller, D., Parker, E., Thrun, S. Detecting and modeling doors with mobile robots. In: Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation

(ICRA), 2004.

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Relational object maps

Limketkai, B., Liao, L., Fox, D. Relational object maps for mobile robots. In: Proceedings of the International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2005.

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Conclusão• Extração de informação semântica dos dados

sensoriais;• Emprego da semântica para resolver os

desafios atuais da área de robótica;• Uso de modelos probabilísticos de primeira

ordem:– Inclusão de dependências relacionais;– Melhor precisão na classificação;

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Aprendizado estatístico-relacional• BNs Relacionais (RBN) (Jaeger, 1997);• Modelos Probabilísticos Relacionais (PRM) (Koller e

Pfeffer, 1998; Friedman et al., 1999);• PRMs Dinâmicos (DPRM) (Friedman et al., 1998);• MMs Relacionais (RMM) (Anderson et al., 2002);• RNs Relacionais (RMN) (Taskar et al., 2002);• MDPs Relacionais (RMDP) (Guestrin et al., 2003);• Redes de Dependência Relacionais (RDN) (Neville e

Jensen, 2007);