Abstract-We report on our experiences on the acquisition of hybrid Semantic 3D Object Maps for indoor house environments, i synnerhet kök, out of sensed 3D point cloud data. Vårt föreslagna tillvägagångssätt omfattar en processledning, inklusive geometrisk kartläggning och inlärning, för behandling av stora datauppsättningar och för utvinning av relevanta objekt som är användbara för en personlig robotassistent för att utföra komplexa manipulationsuppgifter. Den typ av objekt som modelleras är objekt som utför utilitariska funktioner i miljön såsom köksmaskiner, skåp, bord och lådor. Den resulterande modellen är korrekt nog att använda den i fysikbaserade simuleringar, där dörrar i 3D-behållare kan öppnas baserat på deras gångjärnsläge. Den resulterande kartan representeras som ett hybridkoncept och består av både hierarkiskt klassificerade objekt och triangulära maskor som används för kollisionsundvikande i manipulationsrutiner.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. I REF föreslogs ett hybridsemantiskt objektkartläggningssystem för hushållsmiljöer (huvudsakligen kök).
Model-based and learned semantic object labeling in 3D point cloud maps of kitchen environments
{'venue': '2009 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2009 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}