This work describes a modular perception system for mobile robotic manipulation which improves over time. The two key features of this system are the automatic adaption to its environment and the large set of available perception methods. In order to adapt to a changing environment, the system learns success statistics over executed perception tasks and acquires new perceptual models. The perception system can handle different perceptual tasks which are processed by an automatically selected triple of sensor, model and method. This triple is selected based on logical restrictions and the success statistics.     «

This work describes a modular perception system for mobile robotic manipulation which improves over time. The two key features of this system are the automatic adaption to its environment and the large set of available perception methods. In order to adapt to a changing environment, the system learns success statistics over executed perception tasks and acquires new perceptual models. The perception system can handle different perceptual tasks which are processed by an automatically select...     »

Diese Arbeit beschreibt ein Perzeptionssystem für mobile Roboter, mit der Fähigkeit sich an einen Einsatzort anzupassen. Die entscheidende Neuheit des präsentierten Systems ist neben der Fähigkeit sich automatisch an eine Umgebung anzupassen die große Anzahl an vorhandenen Methoden die spezielle Perzeptionsaufgaben lösen können. Die Anpassung an eine Umgebung erfolgt mittels zwei Mechanismen: Erstens werden alle Ergebnisse bisher erledigter Aufgaben bewertet, um bei zukünftigen Aufgaben eine bessere Wahl der Methode treffen zu können. Zweitens können neue Objektbeschreibungen automatisch gelernt oder von außen hinzugefügt werden. Die Bewertung von erledigten Aufgaben erfolgt basierend auf Tripeln bestehend aus der Methode und auch dem verwendeten Sensor und dem zugrunde liegenden Objektmodell. Für eine neu erteilte Aufgabe, wählt das Perzeptionssystem ein solches Tripel basierend auf den bisherigen Erfolg dieses Tripels aus, gibt es kein bisher erfolgreiches Tripel werden neue Tripel gebildet. Das Perzeptionssystem ist vor allem für einen Einsatz in einem Haushalt mit vielen Methoden ausgestattet, die dort alltägliche Aufgaben derWahrnehmung erledigen können. Beispiele für solche Aufgaben kann z.B. die Detektion von transparenten Objekten sein oder die Handhabung von bisher unbekannten Objekten. Solche und ähnliche Aufgaben werden von den Methoden angegangen, die in dieser Arbeit beschrieben sind. Außerdem kann das System aus Sensordaten bestehende Modelle erweitern oder neue Modelle erzeugen. Das vorgestellte System ist in eine Softwarearchitektur mit einem sogenannten Highlevel System eingebunden, für die ein abstraktes Interface entwickelt wurde, das sowohl semantische Annotationen als auch räumliches Schlussfolgern zulässt. Zusätzlich erlaubt es dem kontrollierenden Highlevel System auch vollen Einblick in Daten und Ausführung. Das System wird anhand von Anwendungen im Bereich Objekterkennung, Pick-and-Place von unbekannten Objekten und in einem Küchenszenario mit Essenszubereitung evaluiert.     «

Diese Arbeit beschreibt ein Perzeptionssystem für mobile Roboter, mit der Fähigkeit sich an einen Einsatzort anzupassen. Die entscheidende Neuheit des präsentierten Systems ist neben der Fähigkeit sich automatisch an eine Umgebung anzupassen die große Anzahl an vorhandenen Methoden die spezielle Perzeptionsaufgaben lösen können. Die Anpassung an eine Umgebung erfolgt mittels zwei Mechanismen: Erstens werden alle Ergebnisse bisher erledigter Aufgaben bewertet, um bei zukünftigen Aufgaben ein...     »