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Originaltitel:
Introspective Methods for Learning-enabled Robotic Perception and Planning
Übersetzter Titel:
Introspektive Methoden für lernfähige Robotik Wahrnehmung und Planung
Autor:
Feng, Jianxiang
Jahr:
2024
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Institution:
Informatik 9 - Lehrstuhl für Computer Vision and Artificial Intelligence (Prof. Cremers)
Betreuer:
Triebel, Rudolph (Prof. Dr.)
Gutachter:
Triebel, Rudolph (Prof. Dr.); Schöllig, Angela (Prof. Dr.); Ramos, Fabio (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Stichworte:
Uncertainty estimation; Out-of-distribution Detection; Robotic perception and planning;
TU-Systematik:
DAT 760; DAT 770
Kurzfassung:
Introspection refers to shaping self-awareness of an agent’s internal state such as the limitation of the knowledge acquired in the past. This capability can be essential for building a trustworthy robotic autonomy. While the data-driven learning approaches have shown promising performance, they raise serious safety concerns when applied in robotics. In this thesis, we attempt to address this problem by developing introspective methods with applications in robotic perception and assembly sequenc...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Unter Introspektion versteht man die Gestaltung der Selbstwahrnehmung des inneren Zustands eines Handelnden, beispielsweise der Begrenztheit des in der Vergangenheit erworbenen Wissens. Diese Fähigkeit kann für den Aufbau einer vertrauenswürdigen Roboterautonomie von entscheidender Bedeutung sein. Während die datengesteuerten Lernansätze vielversprechende Fortschritte gezeigt haben, werfen sie bei der Anwendung in der Robotik ernsthafte Sicherheitsbedenken auf. In dieser Arbeit versuchen wir, di...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1729794
Eingereicht am:
21.12.2023
Mündliche Prüfung:
13.12.2024
Dateigröße:
44466062 bytes
Seiten:
156
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20241213-1729794-0-4
Letzte Änderung:
06.03.2025
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