最近已经提出了方法，仅使用稀疏语义注释像素的形式使用颜色图像和专家监督，将密度段3D卷成类。尽管令人印象深刻，但这些方法仍然需要相对较大的监督和对象进行分割可能需要几分钟的实践。这样的系统通常仅在其拟合的特定场景上优化其表示形式，而无需利用先前看到的图像中的任何先前信息。在本文中，我们建议使用在大型现有数据集中训练的模型提取的功能，以提高细分性能。我们通过体积渲染特征图和从每个输入图像提取的特征进行监督，将此特征表示形式烘烤到神经辐射场（NERF）中。我们表明，通过将此表示形式烘烤到NERF中，我们可以使后续的分类任务更加容易。我们的实验表明，与在各种场景中现有方法相比，我们的方法具有更高的分割精度，语义注释较少。

在本文中，我们提供了一个实用的证明，即与有限状态机（FSM）相比，行为树（BT）中的模块化如何减少编程机器人任务的努力。近年来，代表控制自治药物的任务计划的方法已从标准FSM转移到BTS。与标准方法相比，文献中的许多作品都强调并证明了这种设计的好处，尤其是在模块化，反应性和人类可读性方面。但是，这些作品通常无法在实施这些政策以及修改它们所需的编程工作中提供切实的比较。这是许多机器人应用中的一个相关方面，在该方面，设计选择是由政策的鲁棒性和对其进行编程所需的时间来决定的。在这项工作中，我们通过评估修改它们的成本来比较向后链的BT和FSM的耐故障设计。我们通过在模拟环境中通过一组实验来验证分析，其中移动操纵器可以解决项目提取任务。

对于移动机器人而言，与铰接式对象的交互是一项具有挑战性但重要的任务。为了应对这一挑战，我们提出了一条新型的闭环控制管道，该管道将负担能力估计的操纵先验与基于采样的全身控制相结合。我们介绍了完全反映了代理的能力和体现的代理意识提供的概念，我们表明它们的表现优于其最先进的对应物，这些对应物仅以最终效果的几何形状为条件。此外，发现闭环负担推论使代理可以将任务分为多个非连续运动，并从失败和意外状态中恢复。最后，管道能够执行长途移动操作任务，即在现实世界中开放和关闭烤箱，成功率很高（开放：71％，关闭：72％）。

从混乱中挑选特定对象是许多操纵任务的重要组成部分。部分观察结果通常要求机器人在尝试掌握之前收集场景的其他观点。本文提出了一个闭环的下一次最佳策划者，该计划者根据遮挡的对象零件驱动探索。通过不断从最新场景重建中预测抓地力，我们的政策可以在线决定最终确定执行或适应机器人的轨迹以进行进一步探索。我们表明，与常见的相机位置和处理固定基线失败的情况相比，我们的反应性方法会减少执行时间而不会丢失掌握成功率。视频和代码可在https://github.com/ethz-asl/active_grasp上找到。

本文解决了积极计划的问题，以在GNSS受限的场景中测量不确定性下实现多机器人系统（MRS）的合作定位。具体而言，我们解决了准确预测配备基于范围的测量设备的两个机器人之间未来连接的概率的问题。由于配备的传感器范围有限，由于机器人相互移动，网络连接拓扑中的边缘将被创建或破坏。因此，鉴于状态估计不完善和嘈杂的驱动，准确地预测边缘的未来存在是一项具有挑战性的任务。自适应功率序列扩展（或APSE）算法是根据当前估计和控制候选者开发的。这种算法在正态分布中应用了二次阳性形式的功率序列扩展公式。有限端近似是为了实现计算障碍。提出了进一步的分析，以表明通过自适应选择功率序列的求和度，可以从理论上将有限端近似中的截断误差降低到所需的阈值。几种足够的条件被严格得出作为选择原则。最后，相对于单个和多机器人案例，广泛的仿真结果和比较验证了正式计算的，因此将来拓扑的更准确的概率可以帮助改善在不确定性下积极计划的性能。

当前的全球本地化描述符通常在巨大的观点或外观变化下挣扎。一种可能的改进是添加有关语义对象的拓扑信息。然而，手工制作的拓扑描述符很难调节，并且对环境噪音，剧烈的透视变化，对象阻塞或错误进行错误而不强大。为了解决这个问题，我们通过将语义有意义的对象星座建模为图形，并使用深图卷积网络将星座映射到描述符来制定基于学习的方法。我们证明了我们深知的星座描述符（描述）在两个现实世界数据集上的有效性。尽管对随机生成的仿真数据集进行了描述培训，但它在现实世界数据集上显示出良好的概括能力。描述还优于最先进的和手工制作的星座描述符在全球本地化上，并且对不同类型的噪声非常有力。该代码可在https://github.com/ethz-asl/descriptellation上公开获得。

安装在微空中车辆（MAV）上的地面穿透雷达是有助于协助人道主义陆地间隙的工具。然而，合成孔径雷达图像的质量取决于雷达天线的准确和精确运动估计以及与MAV产生信息性的观点。本文介绍了一个完整的自动空气缩进的合成孔径雷达（GPSAR）系统。该系统由空间校准和时间上同步的工业级传感器套件组成，使得在地面上方，雷达成像和光学成像。自定义任务规划框架允许在地上控制地上的Stripmap和圆形（GPSAR）轨迹的生成和自动执行，以及空中成像调查飞行。基于因子图基于Dual接收机实时运动（RTK）全局导航卫星系统（GNSS）和惯性测量单元（IMU）的测量值，以获得精确，高速平台位置和方向。地面真理实验表明，传感器时机为0.8美元，正如0.1美元的那样，定位率为1 kHz。与具有不确定标题初始化的单个位置因子相比，双位置因子配方可提高高达40％，批量定位精度高达59％。我们的现场试验验证了本地化准确性和精度，使得能够相干雷达测量和检测在沙子中埋入的雷达目标。这验证了作为鸟瞰着地图检测系统的潜力。

卵巢癌是最致命的妇科恶性肿瘤。该疾病在早期阶段最常是无症状的，其诊断依赖于经阴道超声图像的专家评估。超声是表征附加质量的一线成像方式，它需要大量的专业知识，其分析是主观的和劳动的，因此易于误差。因此，在临床实践中需要进行自动化的过程，以促进和标准化扫描评估。使用监督的学习，我们证明了附加质量的分割是可能的，但是，患病率和标签不平衡限制了代表性不足的类别的性能。为了减轻这种情况，我们应用了一种新颖的病理学数据合成器。我们通过使用Poisson图像编辑将较少常见的质量整合到其他样品中，从而创建及其相应的地面真实分割的合成医学图像。我们的方法在所有班级中都取得了最佳性能，包括与NNU-NET基线方法相比，提高了多达8％。

本文调查了美国境内自动驾驶汽车进行的最后一英里交付的最终用户接受。总共向296名参与者介绍了有关该技术的信息，然后要求填写有关他们的看法的调查表，以评估他们有关接受的行为意图。采用了部分最小二乘风味（PLS-SEM）的结构方程模型来分析收集的数据。结果表明，该技术的有用性在最终用户接受决策中起着最大作用，随后是他人的影响，然后通过与技术互动而获得的享受。此外，对使用自动递送工具进行最后一英里交付的风险的看法导致接受程度减少。但是，大多数参与者并未认为使用该技术具有风险。本文总结了我们的发现对各个利益相关者的影响，并提出了这一研究领域的下一步。

Many recent works on understanding deep learning try to quantify how much individual data instances influence the optimization and generalization of a model, either by analyzing the behavior of the model during training or by measuring the performance gap of the model when the instance is removed from the dataset. Such approaches reveal characteristics and importance of individual instances, which may provide useful information in diagnosing and improving deep learning. However, most of the existing works on data valuation require actual training of a model, which often demands high-computational cost. In this paper, we provide a training-free data valuation score, called complexity-gap score, which is a data-centric score to quantify the influence of individual instances in generalization of two-layer overparameterized neural networks. The proposed score can quantify irregularity of the instances and measure how much each data instance contributes in the total movement of the network parameters during training. We theoretically analyze and empirically demonstrate the effectiveness of the complexity-gap score in finding 'irregular or mislabeled' data instances, and also provide applications of the score in analyzing datasets and diagnosing training dynamics.