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Cubahiro Roland (Dong-eui University) Donggyu Choi (Dong-eui University) Jongwook Jang (Dong-eui University)
저널정보
한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2022 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.13 No.1
발행연도
2022.1
수록면
64 - 67 (4page)

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Deep learning has known revolutionary improvements since the last decade, hailing as one of the fields with promising achievement for the future. Its different architectures have been applied in various fields such as medical imagery, game programming, bioinformatics, etc. Robotics has been closely dependent on human inputs, proving a deficiency in autonomous decision making. In this paper, we bring the potential of deep neural networks to a ROS-based navigating robot system. Deep Learning technology in robot navigation helps to improve the vision capacities of the robot among other things. In the paper we use the convolutional neural network (CNN) algorithm for image classification, which is one type of neural network architectures available. CNN is based on features extraction across multiple layers and is convenient for perceptual tasks. The implementation has been tested on a Turtlebot3 robot running on ROS, with vision feed provided by a RealSense Camera d435. During the test, the robot was able to navigate a mapped space while sending an identification of recognized objects falling in its vision field and their classification accuracy based on probability.
#ROS #Raspberry Pi #Deep Learning #Neural Network

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. SYSTEM MODEL AND METHODS
III. RESULTS AND RESULTS
REFERENCES

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