Abstract-Autonoma hushållsrobotar är tänkta att utföra komplexa uppgifter som att rengöra rätter som involverar både navigering och manipulation i miljön. För navigering är rumslig information oftast tillräcklig, men manipulering ökar efterfrågan på djupare kunskap om objekt, såsom deras typer, deras funktioner, eller hur de kan användas. Vi presenterar VETROB-MAP, ett system för att bygga miljömodeller för robotar genom att kombinera rumslig information om objekt i miljön med encyklopedisk kunskap om objektens typer och egenskaper, med en vanlig kunskap som beskriver vad objekten kan användas till, och med kunskap som härrör från observationer av mänskliga aktiviteter genom att lära sig statistiska relationsmodeller. I detta dokument beskriver vi konceptet och genomförandet av VETROB-MAP och presenterar flera exempel som visar omfattningen av den information som systemet kan ge autonoma robotar.
På samma sätt gör KnowRob-Map REF det möjligt för autonoma hushållsrobotar att utföra komplexa uppgifter i inomhusmiljöer.
KNOWROB-MAP - knowledge-linked semantic object maps
{'venue': '2010 10th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots', 'journal': '2010 10th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}