Abstract-Många robotiska uppgifter kräver roboten för att förutsäga vad som finns i den outforskade delen av miljön. Även om mycket arbete fokuserar på att bygga autonoma robotar som fungerar inomhus, är inomhusmiljöer varken väl förstådda eller analyserade tillräckligt i litteraturen. I detta dokument föreslår och jämför vi två metoder för att förutsäga både topologin och de rumskategorier som ges en partiell karta. Metoderna motiveras av analysen av två stora kommenterade plandatauppsättningar som motsvarar MIT:s och KTH:s byggnader. I synnerhet, med hjälp av grafteori, upptäcker vi att lokal komplexitet förblir oförändrad för växande global komplexitet i verkliga inomhusmiljöer, en fastighet som vi utnyttjar. Totalt analyserar vi 197 byggnader, 940 våningar och över 38 000 verkliga rum. En sådan stor uppsättning inomhusplatser har inte undersökts tidigare i det tidigare arbetet. Vi tillhandahåller omfattande experimentella resultat och visar graden av överförbarhet av rumslig kunskap mellan två geografiskt skilda platser. Vi bidrar också med KTH:s datauppsättning och programvaruverktygen.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF undersökte de statistiska egenskaperna hos inomhusmiljöer genom att analysera två stora planritningsdataset bestående av över 197 byggnader och totalt 38 000 rum.
What can we learn from 38,000 rooms? Reasoning about unexplored space in indoor environments
{'venue': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}