Die vorliegende Dissertation repräsentiert ein Roboter-Wahrnehmungssystem für Häusliche Manipulationsaufgaben, das den Einsatz von autonomen Servicerobotern in unbekannten Umgebungen erleichtert, indem dem Roboter ermöglicht wird, wahrgenommene Objekte autonom durch die Integration von räumlich-zeitlichen und multimodalen Informationen zu lernen, zu modellieren und zu lokalisieren. Methoden wurden konzipiert, analysiert und getestet, die generische, objektrelevante Prinzipien über das Internet erlernen und diese auf reelle, überladene Szenen anwenden.
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Die vorliegende Dissertation repräsentiert ein Roboter-Wahrnehmungssystem für Häusliche Manipulationsaufgaben, das den Einsatz von autonomen Servicerobotern in unbekannten Umgebungen erleichtert, indem dem Roboter ermöglicht wird, wahrgenommene Objekte autonom durch die Integration von räumlich-zeitlichen und multimodalen Informationen zu lernen, zu modellieren und zu lokalisieren. Methoden wurden konzipiert, analysiert und getestet, die generische, objektrelevante Prinzipien über das Internet e...
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