Att bygga modeller, eller kartor, av robotmiljöer är ett mycket aktivt forskningsområde, men de flesta befintliga tekniker bygger ostrukturerade kartor och antar statiska miljöer. I denna uppsats presenterar vi en al gorithm för att lära objektmodeller av icke-stationära objekt som finns i kontorsliknande miljöer. Vår al gorithm utnyttjar det faktum att många objekt som finns i kontorsmiljöer ser likadana ut (t.ex. stolar, återvinningsbehållare). Det gör det genom en hierarkisk repre sentation på två nivåer, som förbinder enskilda objekt med generiska formmallar för objektklasser. Vi härleder en ap proximat EM algoritm för att lära form parame ters på båda nivåerna i hierarkin, med hjälp av lokala okcu pancy rutnät kartor för att representera form. Dessutom utvecklar vi en Bayesian modellvalalgoritm som gör det möjligt för roboten att uppskatta det totala antalet objekt och objektmallar i miljön. Ex perimentella resultat med hjälp av en riktig robot utrustad med en laser seriehittare indikerar att vår strategi fungerar bra på att lära objektbaserade kartor över enkla kontor en vironments. Tillvägagångssättet överträffar en tidigare utvecklad icke-hierarkisk algoritm som modellerar objekt men saknar klassmallar.
Till exempel Anguelov et al. REF presenterar ett tillvägagångssätt som syftar till att lära sig modeller av icke-stationära objekt från närhetsdata.
Learning Hierarchical Object Maps Of Non-Stationary Environments with mobile robots
{'venue': 'UAI 2002', 'journal': 'arXiv: Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}