【泡泡一分钟】机器人顶级会议精华提炼（20190422-20190428）

每天一分钟，带你读遍机器人顶级会议文章

来源：计算机视觉和机器人顶级会议

播音：糯米  赵嘉珩

汇总：明煜航   陈世浪

编译：泡泡一分钟全体组员

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摘要

2019年4月22日至2019年4月27日，泡泡一分钟共推送了10篇文章，其内容涉及到场景定位（3篇）、导航（2篇）、传感器标定（1篇）、机器人设计（1篇）、机器人控制（1篇）、路径规划（1篇）和地图构建（1篇）等。

场景定位

场景定位本周共推送3篇文章。

第一篇文章作者提出了一种端到端的基于LiDAR的特征学习框架，用于长期地点识别任务，其中地点识别是通过低维特征匹配而不是几何匹配来实现的。

第二篇文章介绍了自然分割和匹配（NSM），这是一种在城市和自然环境中使用激光进行可靠定位的算法。

第三篇文章引入了一种基于互信息优化的新型多层图像表示，以解决SLAM重定位任务中的照明鲁棒性问题。

导航

导航方面本周共推送2篇文章。

第一篇作者提出了一种使用最大熵深度逆强化学习（maximum entropy deep inverse reinforcement learning [MEDIRL]）来学习人类导航行为的方法。

第二篇从电磁学定律中汲取灵感，提出了一种新颖的机器人导航方法。

传感器标定

传感器标定本周介绍了1篇文章。

第一篇文章提出了一种使用神经网络的新型的激光雷达与相机之间参数校准的方法来解决传感器校准所需要大量人力的问题。

机器人设计

机器人设计本周介绍了1篇文章。

第一篇文章作者提出了一种能够在地下自主导航并用机械臂操纵物体的机器人设计方案。

路径规划

文中开发了一种运动规划器，用于在具有静态障碍物的高度受限的三维已知环境中将小型特技飞行固定翼无人驾驶飞行器引导至期望目标区域。

机器人控制

 本文作者提出了一种使用神经网络的全新方法来获得数学模型来解决软骨骼系统的软体机器人很难用数据模型来表述的问题。

地图构建

文中为机器人导航提出了一种新型的建图方式。使用一个移动的摄像头实时地估计高质量的稠密深度图并融合进3D重建中。

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