Abstract-Ett betydande hinder för servicerobotar är utförandet av komplexa uppgifter i verkliga miljöer. Till exempel är det inte lätt för servicerobotar att hitta föremål som delvis är observerbara och ligger på en plats som inte är identisk utan nära den plats där robotarna såg dem tidigare. För att övervinna utmaningen effektivt kan robotkunskap som representeras som ett semantiskt nätverk vara mycket användbart. I denna uppsats presenteras ett ontologibaserat enhetligt ramverk för robotkunskap som integrerar lågnivådata med hög kunskapsnivå för robotintelligens. Ramverket består av två avsnitt: kunskapsbeskrivning och kunskapsförening. Knowledge beskrivning inkluderar omfattande integrerad robot kunskap härledd från låg nivå kunskap om perceptuella funktioner, delobjekt, metriska kartor, och primitiva beteenden, liksom kunskap på hög nivå om perceptuella begrepp, objekt, semantiska kartor, uppgifter och sammanhang. Kunskapsföreningen använder logiska slutsatser med både enkelriktade och dubbelriktade regler. Denna egenskap gör det möjligt att resonera även när endast en del av informationen finns tillgänglig. De experimentella resultat som visar fördelarna med att använda den föreslagna kunskapsramen presenteras också. Index Terms-Intelligent servicerobot, kunskapsförening, kunskapsbeskrivning, ontologibaserad kunskap, enhetlig robotkunskap.
Den ontologibaserade enhetliga robotkunskapen (UR-K) ramverket REF har också införts för servicerobotar, och den innehåller både kunskapsbeskrivningar och associationer.
Ontology-Based Unified Robot Knowledge for Service Robots in Indoor Environments
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}