Abstract-Den mänskliga uppfattningen av den yttre världen framstår som en naturlig, omedelbar och enkel uppgift. Det uppnås genom ett antal "lågnivå" sensoriska-motoriska processer som ger en hög nivå representation anpassad till komplexa resonemang och beslut. Jämfört med dessa representationer tillhandahåller mobila robotar vanligtvis endast lågnivåhinderkartor som saknar sådan information på hög nivå. Vi presenterar en mobil robot vars mål är att självständigt utforska en okänd inomhusmiljö och bygga en semantisk karta som innehåller information på hög nivå som liknar den som utvinns av människor och som snabbt och enkelt kommer att tolkas av användarna för att bedöma situationen. Denna robot utvecklades under Panoramic och Active Camera for Object Mapping (PACOM) 1 projekt vars mål är att delta i en fransk prospekterings- och karttävling kallad CAROTTE 2. Vi kommer särskilt att redogöra för hur vi integrerat visuellt objektigenkänning, rumsdetektering, semantisk kartläggning och utforskning. Vi demonstrerar vårt systems prestanda i en inomhusmiljö.
Jebari m.fl. REF presenterar en algoritm för att självständigt utforska en okänd miljö och samtidigt bygga beläggnings- och semantiska kartor.
Multi-sensor semantic mapping and exploration of indoor environments
{'venue': '2011 IEEE Conference on Technologies for Practical Robot Applications', 'journal': '2011 IEEE Conference on Technologies for Practical Robot Applications', 'mag_field_of_study': ['Geography']}