Abstract - Extending metrisk utrymme representationer av en miljö med annan hög nivå information, såsom semantiska och topologiska representationer gör det möjligt för en robotisk enhet att effektivt fungera i komplexa miljöer. I detta dokument föreslås en metod för en robot att klassificera inomhusmiljöer i semantiska kategorier. Klassificeringsuppgift, med hjälp av data som samlats in från en laserseriesökare, uppnås genom en maskininlärningsmetod baserad på den logistiska regressionsalgoritmen. Klassificeringen följs av en probabilistisk tidsuppdatering av semantiska etiketter på platser. Innovationen här är att den nya algoritmen kan klassificera delar av en enda laser scan i olika semantiska etiketter snarare än den konventionella metoden för brutto kategorisering av platser baserat på hela laser scan. Vi demonstrerar algoritmens effektivitet med hjälp av en datauppsättning som är tillgänglig för allmänheten.
Slutligen introducerar arbetet i REF klassificeringen av en enda scan i olika semantiska etiketter i stället för att tilldela en enda etikett till hela scan.
Laser range data based semantic labeling of places
{'venue': '2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}