24、主动场景识别（ASR）实验评估与效率对比

主动场景识别（ASR）实验评估与效率对比

在主动场景识别（ASR）的研究中，一系列实验被开展以评估不同情况下 ASR 方法的性能，以及对比不同 ASR 方法的效率。下面将详细介绍相关实验及其结果。

1. 实验背景与基础设定

在 ASR 方法中，决策并非硬编码决定是否停留在桌子边缘或切换到其他边缘，而是由 Next - Best - View 估计算法和视线失效算法的相互作用产生。在 m4_e1 中，ASR 对“Setting—Clear the Table”的置信度明显高于“Setting—Ready for Breakfast”，但由于导航系统的不确定性，“Setting—Clear the Table”的最佳实例未能达到最大置信度。

2. 故事 2：移动机器人搜索食物和饮料相关任务

2.1 任务 1：旋转偏差场景下的场景识别

• 参数设定 ：考虑到场景类别中某些空间关系的长度，选择 s = 0.25 m 和 α = 30°作为 ISM 参数，这些值比故事 1 中的更宽松，以确保不会因估计物体方向的微小偏差而将物体排除在场景类别实例之外。
• 实验流程与结果 ：
  • m1_e1 实验 ：
    • 实验开始时，相机视图指向图 5.29 中右侧架子的右上角，MILD 检测到 VitaminJuice 和 MilkCarton。
    • ASR 下一步预测架子和图 5.29 中左侧桌子上的物体姿态，由于场景模型采样对“Drink