<html><body><div style="font-family: arial,helvetica,sans-serif; font-size: 12pt; color: #000000"><div data-marker="__QUOTED_TEXT__"><div style="font-family: arial,helvetica,sans-serif; font-size: 12pt; color: #000000;" data-mce-style="font-family: arial,helvetica,sans-serif; font-size: 12pt; color: #000000;"><div>Colloquium Speaker<br></div><div>Dr. Nikolay Atanasov<br>Acquiring Metric and Semantic Information using Autonomous Robots<br>Friday, February 26th at 3:30 PM<br>Maeder Hall, ACEE<br><br>Recent years have seen impressive progress in robot control and <br>perception including adept manipulation, aggressive quadrotor maneuvers, <br>dense metric map reconstruction, and object recognition in real time. <br>The grand challenge in robotics today is to capitalize on these advances <br>in order to enable autonomy at a higher-level of intelligence. &nbsp;It is <br>compelling to envision teams of autonomous robots in environmental <br>monitoring, precision agriculture, construction and structure <br>inspection, security and surveillance, and search and rescue.<br><br>In this talk, I will emphasize that many such applications can be <br>addressed by thinking about how to coordinate robots in order to extract <br>useful information about the environment. More precisely, I will <br>formulate a general active estimation problem that captures the common <br>characteristics of the aforementioned scenarios. I will show how to <br>manage the complexity of the problem over metric information spaces with <br>respect to long planning horizons and large robot teams. These results <br>lead to computationally scalable, non-myopic algorithms with quantified <br>performance for problems such as distributed source seeking and active <br>simultaneous localization and mapping (SLAM).<br><br>I will then focus on acquiring information using both metric and <br>semantic observations (e.g., object recognition). &nbsp;In this context, <br>there are several new challenges such as missed detections, false <br>alarms, and unknown data association. &nbsp;To address them, I will model <br>semantic observations via random sets and will discuss filtering using <br>such models. A major contribution of our approach is in proving that the <br>complexity of the problem is equivalent to computing the permanent of a <br>suitable matrix. This enables us to develop and experimentally validate <br>algorithms for semantic localization, mapping, and planning on mobile <br>robots, Google's project Tango phone, and the KITTI visual odometry dataset.<br></div></div><br></div></div></body></html>