Abstract-Medan robot kartläggning har sett massiva framsteg nyligen, är högre nivåer abstraktioner i karta representation fortfarande inte utbredd. Kartor som innehåller semantiska begrepp som objekt och etiketter är nödvändiga för många uppgifter i konstgjorda miljöer samt för interaktion mellan människa och robot och kartkommunikation. I enlighet med detta mål presenterar vi en modell för platser som använder objekt som den grundläggande enheten för representation. Vår modell är en 3D-förlängning av stjärnbildens objektmodell, populär i datorseende, där objekten är modellerade efter utseende och form. 3D-platsen för varje objekt upprätthålls i en koordinatram lokal till platsen. De individuella objektmodellerna lärs in på ett övervakat sätt med hjälp av grovt segmenterade och märkta träningsbilder. Stereorange data används för att beräkna 3D platser av objekten. Vi använder oss av Swendsen-Wang-algoritmen, en kluster-MCMC-metod, för att lösa korrespondensproblemen mellan bildfunktioner och objekt under inferens. Vi erbjuder en teknik för att bygga panorama plats modeller från flera vyer av en plats. En algoritm för platsigenkänning genom att jämföra modeller tillhandahålls också. Resultaten presenteras i form av platsmodeller som härleds i en inomhusmiljö. Vi ser användningen av vår platsmodell som en byggsten mot ett komplett objektbaserat semantiskt karteringssystem.
En 3D-förlängning av den välkända stjärnbildsmodellen presenteras i REF.
Semantic Modeling of Places using Objects
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}