摘要 - 无人驾驶汽车(UAV)对关键应用(例如搜索和救援操作)具有巨大的潜力,在搜索和救援行动中,对室内环境的准确感知至关重要。然而,本地化,3D重建和语义细分的同时融合呈现出一个明显的障碍,尤其是在配备有限的功率和计算资源的UAV背景下。本文提出了一种新的方法,可以解决无人机操作中语义信息提取和利用方面的挑战。我们的系统集成了最先进的视觉大满贯,以估计后端的全面的6多姿势和高级对象分割方法。为了提高框架的计算和存储效率,我们采用了简化的基于体素的3D地图表示 - OctOmap来构建工作系统。此外,融合算法是不合适的,可以从前端大满贯任务和相应点获得每个帧的语义信息。通过利用语义信息,我们的框架增强了无人机在室内空间中感知和导航的能力,从而解决了姿势估计准确性和降低不确定性的挑战。通过凉亭模拟,我们验证了我们提出的系统的功效,并将我们的方法成功地嵌入了用于现实世界应用的Jetson Xavier AGX单元中。索引项 - 语义映射,S3M,无人机,ROS,SLAM。
摘要 - 自主在现实世界环境中进行自主导航,搜索和救援操作的特殊性,无人驾驶飞机(UAVS)需要全面的地图以确保安全。但是,普遍的度量图通常缺乏对整体场景理解至关重要的语义信息。在本文中,我们提出了一个系统来构建一个概率度量图,并富含从RGB-D图像中从环境中提取的对象信息。我们的方法结合了前端的最先进的Yolov8对象检测框架和后端的2D SLAM方法 - 制图师。为了有效跟踪从前端接口提取的语义对象类别类别,我们采用了创新的bot-sort方法。引入了一种新颖的关联方法来提取对象的位置,然后用度量图将其投影。与以前的研究不同,我们的方法在具有各种空心底部对象的环境中可靠地导航。我们系统的输出是概率图,它通过合并特定于对象的属性,包括类别的差异,准确定位和对象高度来显着增强地图的表示形式。已经进行了许多实验来评估我们提出的方法。结果表明,机器人可以有效地产生包含多个对象(尤其是椅子和桌子)的增强语义图。此外,在嵌入式计算机-Jetson Xavier AGX单元中评估我们的系统,以在现实世界应用中演示用例。索引项 - 语义映射,无人机,ROS,度量图。
8:45 - 10:15标题:NLP应用程序和演讲者以外的大语言模型:Nguyen Le Minh教授(JAIST)摘要:包括Chatgpt在内的大语言模型家族,展示了高性能,并在现实世界中取得了重大突破。 在本演讲中,我们想强调用于建立大型语言模型的核心技术,并讨论在各种NLP应用程序中使用这些模型的增长趋势。 此外,我们将研究与使用此类模型相关的潜在问题,重点介绍偏见,安全和隐私等主题。 在我演讲的最后部分,我们将展示我们目前基于深度学习的技术来分析法律文件。 此外,我们将讨论系统在法律信息提取/累积的竞争中的出色表现,我们取得了出色的成果。8:45 - 10:15标题:NLP应用程序和演讲者以外的大语言模型:Nguyen Le Minh教授(JAIST)摘要:包括Chatgpt在内的大语言模型家族,展示了高性能,并在现实世界中取得了重大突破。在本演讲中,我们想强调用于建立大型语言模型的核心技术,并讨论在各种NLP应用程序中使用这些模型的增长趋势。此外,我们将研究与使用此类模型相关的潜在问题,重点介绍偏见,安全和隐私等主题。在我演讲的最后部分,我们将展示我们目前基于深度学习的技术来分析法律文件。此外,我们将讨论系统在法律信息提取/累积的竞争中的出色表现,我们取得了出色的成果。
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