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Experience-based Optimization of Robotic Perception

Durner, Maximilian und Kriegel, Simon und Riedel, Sebastian und Brucker, Manuel und Marton, Zoltan Csaba und Balint-Benczedi, Ferenc und Triebel, Rudolph (2017) Experience-based Optimization of Robotic Perception. In: International Conference on Advanced Robotics, Proceedings, ICAR. IEEE. ICAR 2017 - 18th International Conference on Advanced Robotics, 2017-07-10 - 2017-07-12, Hong Kong, China. doi: 10.1109/ICAR.2017.8023493. ISBN 978-1-5386-3157-7.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
14MB

Kurzfassung

As the performance of key perception tasks heavily depends on their parametrization, deploying versatile robots to different application domains will also require a way to tune these changing scenarios by their operators. As many of these tunings are found by trial and error basically by experts as well, and the quality criteria change from application to application, we propose a Pipeline Optimization Framework that helps overcoming lengthy setup times by largely automating this process. When deployed, fine-tuning optimizations as presented in this paper can be initiated on pre-recorded data, dry runs, or automatically during operation. Here, we quantified the performance gains for two crucial modules based on ground truth annotated data. We release our challenging THR dataset, including evaluation scenes for two application scenarios.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/113534/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Zusätzliche Informationen:Finalist for Best Paper Award
Titel:Experience-based Optimization of Robotic Perception
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Durner, Maximilianmaximilian.durner (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8885-5334NICHT SPEZIFIZIERT
Kriegel, SimonSimon.Kriegel (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4711-8527NICHT SPEZIFIZIERT
Riedel, Sebastiansebastian.riedel (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3655-2486NICHT SPEZIFIZIERT
Brucker, Manuelmanuel.brucker (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Marton, Zoltan Csabazoltan.marton (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3035-493XNICHT SPEZIFIZIERT
Balint-Benczedi, Ferencbalintbe (at) cs.uni-bremen.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Triebel, Rudolphrudolph.triebel (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juli 2017
Erschienen in:International Conference on Advanced Robotics, Proceedings, ICAR
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/ICAR.2017.8023493
Verlag:IEEE
ISBN:978-1-5386-3157-7
Status:veröffentlicht
Stichwörter:experience-based optimization, robotic perception, mobile robot, pipeline optimization framework
Veranstaltungstitel:ICAR 2017 - 18th International Conference on Advanced Robotics
Veranstaltungsort:Hong Kong, China
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:10 Juli 2017
Veranstaltungsende:12 Juli 2017
Veranstalter :The Chinese University of Hong Kong, China
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben Multisensorielle Weltmodellierung (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013) > Perzeption und Kognition
Hinterlegt von: Durner, Maximilian
Hinterlegt am:08 Dez 2017 12:20
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:18

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