Réponse rapide
Le deep learning apprend des représentations et prédictions à partir de données de capteurs pour classification, détection, pose, profondeur, suivi ou décision de perception, avec limites et incertitude explicites.
Traiter des scènes complexes
Réseaux convolutionnels, récurrents ou multimodaux extraient motifs et relations difficiles à programmer à la main. Leur performance dépend des données et du domaine.
Relier sortie et robot
La perception fournit objets, état et confiance au planificateur. Contrôleur, collision, permissions et arrêt restent indépendants du modèle.
Mesurer dans le contexte
Précision, rappel, calibration, latence, énergie, cas inconnus et effet sur la mission sont évalués sur le matériel cible.
Sources et références
- [1] Nodes — ROS 2 documentation