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The underlying concept of DeeperSense is to combine the strengths and advantages of different sensor modalities by using state-of-the-art methods from Artificial Intelligence (Machine Learning) to improve non-visual robotic perception. The methods we develop in DeeperSense are generic and can be applied to all robot application areas. However, in this project, they are demonstrated and validated for on the domain of underwater service robots.
The DeeperSense concept is based on the concept of Inter-Sensoric Learning, in which a sensor modality B learns from sensor modality A so that sensor B can deliver output that is similar to that of sensor A, both in terms of accuracy and output type, or the interpretation of the data in Sensor A can be improved using data from sensor B. Sensor A provides high definition data but is sensitive to environmental conditions, whereas Sensor B is robust against environmental disturbances but provides lower resolution information.
By using data from one sensor modality to train other sensors, one can refine and improve the perception capabilities of the other sensors to, for example, provide feature-rich information to the control and decision-making algorithms of a robot.
In Deeper sense this concept will be realized in three core algorithms that will be developed to fulfil the needs of the use cases.
The algorithms are denominated as
SONAVision, EagleEye and SmartSeafloorScan and are described under the menu item Algorithms.
This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No GA 101016958
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI)
Tel.: +49 421 17845 0
Fax: +49  421 17845 415
Managing director authorised to represent the company
Prof. Dr. Antonio Krüger
Chairman of the Supervisory Board
Registry court: Amtsgericht Kaiserslautern (Local court Kaiserslautern)
Register number: HRB 2313
ID-Number: DE 148 646 973
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