Increasing autonomy and interactivity of mobile robotic technologies require the inclusion of semantic information in environment representations. This thesis focuses on representations and methods for semantic mapping in particular for urban environments. It covers the estimation of spatial relations between objects using Probabilistic Logic, including a novel inference method for Markov Logic Networks. Moreover, the benefits of combining different sources of semantic information with sensor data are shown in a scene interpretation and a semantic localization task.     «

Increasing autonomy and interactivity of mobile robotic technologies require the inclusion of semantic information in environment representations. This thesis focuses on representations and methods for semantic mapping in particular for urban environments. It covers the estimation of spatial relations between objects using Probabilistic Logic, including a novel inference method for Markov Logic Networks. Moreover, the benefits of combining different sources of semantic information with sensor da...     »

Zunehmende Autonomie und Interaktivität mobiler Roboter erfordern es, semantische Informationen in Umgebungsrepräsentationen wiederzugeben. Diese Arbeit zeigt Methoden und Repräsentationen für semantische Karten mit besonderem Blick auf städtische Umgebungen. Es wird die Schätzung räumlicher Relationen zwischen Objekten mithilfe probabilistischer Logik, einschließlich einer neuen Inferenzmethode für Markov Logic Networks, gezeigt. Die Vorteile der Kombination von semantischer Information aus verschiedenen Quellen mit Sensordaten werden anhand von Anwendungen in der Szeneninterpretation und in der semantischen Lokalisierung erwiesen.     «

Zunehmende Autonomie und Interaktivität mobiler Roboter erfordern es, semantische Informationen in Umgebungsrepräsentationen wiederzugeben. Diese Arbeit zeigt Methoden und Repräsentationen für semantische Karten mit besonderem Blick auf städtische Umgebungen. Es wird die Schätzung räumlicher Relationen zwischen Objekten mithilfe probabilistischer Logik, einschließlich einer neuen Inferenzmethode für Markov Logic Networks, gezeigt. Die Vorteile der Kombination von semantischer Information aus ver...     »