Abstract-I den här artikeln presenterar och utvärderar vi ett system som gör det möjligt för en mobil robot att självständigt detektera, modellera och åter känna igen objekt i vardagliga miljöer. Medan andra system har visat en av dessa element, enligt vår kunskap, presenterar vi det första systemet, som är kapabelt att göra alla dessa saker, alla utan mänsklig interaktion, i normala inomhusscener. Vårt system upptäcker objekt att lära sig genom att modellera den statiska delen av miljön och extrahera dynamiska element. Den skapar och verkställer sedan en vyplan kring ett dynamiskt element för att samla ytterligare vyer för lärande. Slutligen är dessa vyer sammanslagna för att skapa en objektmodell. Systemets prestanda utvärderas på allmänt tillgängliga datamängder samt på data som samlats in av roboten i både kontrollerade och okontrollerade scenarier.
Faulhammer m.fl. REF presenterade ett system som gör det möjligt för en mobil robot att självständigt detektera, modellera och känna igen objekt i vardagsmiljöer.
Autonomous Learning of Object Models on a Mobile Robot
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'journal': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}