Zusammenfassung
Der hier vorgestellte Ansatz zur schritthaltenden Objektklassifikation in einem autonomen mobilen Robotersystem wurde im Rahmen des Sonderforschungsbereichs Integration symbolischer und subsymbolischer Informationsverarbeitung in adaptiven sensormotorischen Systemen (SFB 527) entwickelt. Ziel dieses SFBs ist die Erforschung neuronaler und wissensbasierter Methoden zur symbolischen und subsymbolischen Informationsverarbeitung, sowie die Kombination und Integration dieser Verfahren auf einem autonomen mobilen Robotersystem [1]. Dieser Roboter soll sich in einer Büroumgebung zurecht finden, auf interaktiv gestellte Aufgaben reagieren können, beispielsweise Objekte suchen und einsammeln, Personen suchen und führen und mit Personen kommunizieren, sowie auf unerwartete Ereignisse in der Umwelt reagieren. Für fast alle Aufgaben ist eine robuste und möglichst schnelle Objekterkennung unumgänglich. Im folgenden wird der von uns implementierte Ansatz zur visuellen Objekterkennung beschrieben.
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Literatur
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Baune, A., Simon, S., Kestler, H.A., Schwenker, F., Palm, G. (2000). Schritthaltende Objektklassifikation für einen autonomen mobilen Roboter. In: Schmidt, G., Hanebeck, U., Freyberger, F. (eds) Autonome Mobile Systeme 1999. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-59708-4_26
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