Abstract-Veta exakt var objekt finns gör det möjligt för en robot att utföra sina uppgifter både mer effektivt och mer tillförlitligt. För att förvärva respektive kunskap och effektivt använda den som resurs måste en robot gå genom världen med "öppna ögon". I synnerhet måste den bli miljömedveten genom att hålla reda på var föremål av intresse finns och tydligt representera deras geometriska egenskaper. I detta dokument föreslår vi att vi utrustar robotar med ett perceptionssystem som passivt övervakar miljön med hjälp av ett 3D-datainsamlingssystem, som identifierar objekt som kan bli föremål för framtida manipulationsuppgifter. Vårt system omfattar en 3D semantisk kartläggning och rekonstruktion pipeline och en lagring och datasammanslagning enhet för upplevd information som ger on-demand modellering och jämförelsefunktioner. Baserat på probabilistiska logiska modeller tar vi upp den viktiga perceptuella deluppgiften i objektets identitetsupplösning, d.v.s. vilka observationer som avser vilka enheter i den verkliga världen (perceptuell förankring). Vårt system kan användas som en bootstrappningssystem för generering av objektcentrerad kunskap och kan på så sätt användas som ett medelnivå perceptionssystem som möjliggör aktivitetsigenkänning, scenigenkänning och planering på hög nivå.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF använder ett Markov-logiknätverk för att identifiera objekt.
Perception and probabilistic anchoring for dynamic world state logging
{'venue': '2010 10th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots', 'journal': '2010 10th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}