Abstract-truly mångsidiga robotar som fungerar i den verkliga världen måste kunna lära sig om objekt och deras egenskaper autonomt, det vill säga, utan att förses med noggrant konstruerade träningsdata. Detta dokument presenterar ett tillvägagångssätt som gör det möjligt för en robot att upptäcka objektklasser i tredimensionella intervalldata på ett oövervakat sätt och utan a-prioriterad kunskap om de observerade objekten. Vår strategi bygger på Latent Dirichlet Allocation (LDA), en nyligen föreslagen probabilistisk metod för att upptäcka ämnen i textdokument. Vi diskuterar funktionsextraktion, hypotesgenerering och statistisk modellering av objekt i 3D-intervalldata samt den nya tillämpningen av LDA på detta område. Vårt tillvägagångssätt har implementerats och utvärderats på verkliga data om komplexa objekt. Praktiska experiment visar, att vårt tillvägagångssätt kan lära objekt klass modeller autonomt som överensstämmer med de sanna klassificeringar som tillhandahålls av en människa. Den överträffar dessutom oövervakad metod såsom hierarkisk klusterbildning som fungerar på avstånd.
Inom robotik, Endres et al. REF tillämpade LDA för oövervakad upptäckt av objektklasser i 3D-laserområdesdata.
Unsupervised Discovery of Object Classes from Range Data using Latent Dirichlet Allocation
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}