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机器人空间感知的场景表示
机器人及时通过传感器数据构建持久，准确且可操作的模型的能力是自主操作的范围。在将世界表示为点云可能足以进行本地化时，避免障碍物需要更密集的场景表示形式。另一方面，更高级别的语义信息通常对于分解必要的步骤来完成一项复杂的任务，例如烹饪，自主是至关重要的。因此，迫在眉睫的问题是，手头机器人任务的合适场景表示是什么？这项调查提供了对关键方法和框架的全面回顾，这在机器人空间感知领域推动了进步，并特别关注了代表的历史演变和当前的趋势。通过将场景建模技术分类为三种主要类型（公式，公式和指标 - 语言流行），我们讨论了空间启示框架正在从构建世界的纯几何模型转变为更高级的数据结构的方式，这些模型包括更高级别的概念，例如对象实例和位置的概念。特别重点是实时同时定位和映射（SLAM）的方法，它们与深度学习的集成，以增强了鲁棒性和场景的理解，以及它们处理场景动态性的能力，作为当今驾驶Robotics研究的一些最热门的主题。我们在讨论方面的挑战和未来的研究方向的讨论中进行了结论，以建立适合长期自治的强大而可扩展的空间感知系统。
3D场景数字化的AI潜力
迈克尔·温曼（Michael Weinmann）在Karlsruhe技术学院（2003-2009）学习了电气工程和信息技术，并于2016年获得了波恩大学的计算机科学博士学位。然后，他继续担任博士后研究员和讲师，重点关注波恩大学视觉计算系（直到2021年）的计算机视觉和图形，以及X-Rite研究生院的项目协调员在数字材料外观上。2021年，他加入代尔夫特技术大学，担任智能系统系的助理教授。在计算机视觉，计算机图形和机器学习的交汇处工作，他的研究目标是从不同传感器（即RGB或RGB或RGB信息，深度图，多光谱测量等）中获得的图像或视频数据的了解。），重点是对3D场景的准确，有效的捕获以及它们的解释和可视化。因此，特别的重点是基于利用专用的先验（例如结构性或程序性规则，神经先验或物理学知识的机器学习）来开发可靠的解决方案。各自的研究结果用于跨学科的应用程序场景，包括机器人技术，直播场景中的远程敏感/远程操作，医疗应用以及文化遗产，虚拟原型，土木工程，建筑，建筑和艺术的应用。
人类皮质场景处理的发展
在过去的三十年中，研究大大提高了我们对成人人类场景的理解，发现了三个“场景选择”大脑区域的网络：Parahippocampal Place区域（PPA； Epstein＆Kanwisher，1998），枕形区域（OPA; Dilks等，2013）和reverosplenial（refosplenial; ragu complect; ragu; ragu; ragu; ragu; ragu; rague; ragu; rag rsc; rag rsc; rsc; rag rsc; rcy; rsc; rag rsc; rsc; rsc；这些区域是所谓的场景选择性的，因为它们每个区域对场景图像的响应大约是对象，面部和其他类别的响应，但有趣的是，每个在场景处理中播放的特定功能上有所不同。具体来说，我们最近提出，PPA支持我们将场景识别为特定位置（场景分类）的能力，OPA支持我们在立即可见的位置（视觉引导导航）导航的能力，RSC支持我们在更广泛的环境中导航的能力（基于MAP基于MAP的NavigaTion; Dilks et eilks et; Dilks等。1）。但是皮质场景如何发展？要在此问题上获得最初的牵引力，最早的
犯罪现场的音频视频录音。
新刑法引入的主要变化之一是“通过任何音频视频电子方式记录犯罪现场，最好是手机”。通过以可靠的方式捕获犯罪现场，它可以帮助克服矛盾的证人证词和篡改指控的问题。法院正确强调了需要采用新技术的必要性，同时确保了足够的保障措施。但是，该指令的有效执行需要调查机构之间的适当培训，资源和协调。
犯罪现场证据技术人员课程
本课程由当前和退休的执法成员（本地和州）教授，在处理犯罪现场的经验多年。该课程旨在为官员提供证据处理的基本原理以及正确调查犯罪现场所需的技能。它将在以下领域包括动手培训，讲座和讨论：
今天在场景分析中的挑战
使用传感器和其他边缘设备网络，越来越多的行业跨多个行业的客户端正在创建现实世界中空间的数字表示形式，从而汇总了这些观点，并为自动操作提取智能。目前，在智能传感器市场中，传统的非偶像解决方案（单角）方法普遍存在。这可以定义为用于单个场景分析用例的特定传感器。尽管有些有用，但是这些解决方案不允许以连接或以其他方式智能的方式跟踪多个动作或方案。单峰解决方案的替代方案是多模式传感，它允许跟踪多个活动。不幸的是，多模式传感解决方案通常在完全专有的环境中找到，在这些环境中，客户“锁定”到特定的供应商。在许多情况下，这些多模式系统是为特定应用程序构建的，不能轻易实施或用于更广泛的客户群。这种缺乏灵活性和可及性阻碍了多模式技术可以带来的价值主张，以使数字化工作的数字化复杂性。
民用与环境工程学院（场景）
考试：i。 B.Tech/B.E./B.S。（或同等学历）来自IIT/ IISC。/ IISER/ IIIT/ CFTI（中央资助的技术研究所）/在申请时根据NIRF排名（整体类别）的前100个机构中的任何一个。具有CGPA/CPI至少7.5（比例为10）或同等学历的机构或大学。II。 NIRF排名（在前100名之内）应属于寻求入学期间的一年级总体类别。II。NIRF排名（在前100名之内）应属于寻求入学期间的一年级总体类别。
与3D场景表示形式的策略扩散
摘要：扩散策略是有条件的扩散模型，这些模型学习以机器人和环境状态为条件的机器人动作分布。他们最近显示出胜过确定性和替代作用分布学习公式的表现。3D机器人策略使用3D场景特征表示形式使用感应深度从单个或多个相机视图汇总。他们已经显示出比在相机观点之间更好地概括其2D对应物。我们统一了这两条工作和现在的3D扩散器演员，这是一种具有新颖的3D DeNoising Transformer的神经政策，它融合了来自3D视觉场景的信息，语言指令和本体感受，以预测NOISISE 3D ROBOT姿势的噪声。3D扩散器Actor在RLBench上设置了新的最先进的，其绝对性能增益比当前的SOTA在多视图设置上占据了18.1％，并且在单视图设置上的绝对增益为13.1％。在加尔文基准测试上，它比当前的SOTA相对增加了9％。它还学会了通过少数示威来控制现实世界中的机器人操纵器。通过与当前的SOTA策略和模型的消融进行彻底比较，我们显示了3D扩散器演员的设计选择极大地超过了2D表示，回归和分类目标，绝对关注和整体非言语的非言语非言语的3D场景嵌入。
基于形状的措施改善场景分类
摘要 - 分配证据表明，在大型数据集上训练的深神经网络模型偏向颜色和纹理信息。人类可以轻松地从图像以及边界轮廓中识别对象和场景。中级视觉的特征是通过一组所谓的格式塔分组规则重组和组织简单的主要特征为更复杂的特征。虽然在人类文献中进行定性描述，但迄今为止缺少这些感知分组规则的计算实施。在本文中，我们为在复杂场景中检测基于轮廓的线索的检测贡献了一组新型算法。我们使用内侧轴变换（MAT）根据这些分组规则在局部评分轮廓。我们通过两种方式证明了这些线索对场景分类的好处：（i）当强调感知分组信息时，人类观察者和CNN模型都最准确地对场景进行了分类。（ii）与使用未加权轮廓相比，使用这些措施加权轮廓可以显着提高CNN模型的性能。我们的工作表明，即使这些度量直接从图像中的轮廓计算出来，当前的CNN模型似乎并未提取或利用这些分组提示。