本文开发了一种协作人类机器人探索的方法，该方法利用了隐式协调。大多数自动的单机器人和多机器人勘探系统都要求远程操作员为机器人团队提供明确的指导。很少有人考虑如何将人类合作伙伴与机器人一起嵌入到该领域的指导。对人类机器人探索的剩下的挑战是从人类到机器人的目标有效沟通。在本文中，我们开发了一种方法论，该方法从人的头上的头盔深度相机到机器人的头盔深度摄像头，以及一个基于信息增益的探索目标，并在人类提供的观点中偏向运动计划。结果是一个安全访问感兴趣区域的空中系统，该区域可能无法立即被人类查看或无法触及。该方法在模拟和运动捕获场中的硬件实验中进行了评估。仿真和硬件实验的视频可在以下网址提供：https：//youtu.be/7jgkbpvfioe。
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本文通过开发一种层次碰撞避免方法来改善基于安全的多旋转器的近电视，该方法根据环境复杂性和感知约束来调节最大速度。在表现出不同混乱的环境中，安全速度调制具有挑战性。现有方法固定了最大速度和地图分辨率，该方法可防止车辆进入狭窄的空间，并将认知负荷置于操作员上的速度。我们通过提出一种高速公路（10 Hz）的远程操作方法来解决这些差距，该方法通过分层碰撞检查调节最大车辆速度。分层碰撞检查器同时适应当地地图的体素尺寸和最大车辆速度，以确保运动计划安全。在模拟和现实世界实验中评估了所提出的方法，并将其与基于非自适应运动原语的远程操作方法进行了比较。结果证明了所提出的详细方法方法的优势以及完成任务的能力，而无需用户指定最大车辆速度。
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2022-11-24
The 1$^{\text{st}}$ Workshop on Maritime Computer Vision (MaCVi) 2023 focused on maritime computer vision for Unmanned Aerial Vehicles (UAV) and Unmanned Surface Vehicle (USV), and organized several subchallenges in this domain: (i) UAV-based Maritime Object Detection, (ii) UAV-based Maritime Object Tracking, (iii) USV-based Maritime Obstacle Segmentation and (iv) USV-based Maritime Obstacle Detection. The subchallenges were based on the SeaDronesSee and MODS benchmarks. This report summarizes the main findings of the individual subchallenges and introduces a new benchmark, called SeaDronesSee Object Detection v2, which extends the previous benchmark by including more classes and footage. We provide statistical and qualitative analyses, and assess trends in the best-performing methodologies of over 130 submissions. The methods are summarized in the appendix. The datasets, evaluation code and the leaderboard are publicly available at https://seadronessee.cs.uni-tuebingen.de/macvi.
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