Probabilistic Cognition for Autonomous Systems: Abstraction, Semantics and Knowledge
Translated title:
Probabilistische Kognition der Autonomen Systeme: Abstraktion, Semantik und Wissen
Author:
Liu, Ziyuan
Year:
2014
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Advisor:
von Wichert, Georg (Dr.)
Referee:
von Wichert, Georg (Dr.); Steinbach, Eckehard (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
MSR Meßtechnik, Steuerungs- und Regelungstechnik, Automation; TEC Technik, Ingenieurwissenschaften (allgemein)
Abstract:
In this dissertation, a knowledge-supervised MCMC (KSMCMC) sampling technique is developed to provide autonomous systems the ability to abstract and to infer based on given knowledge and data. KSMCMC is realized by combining Markov logic and data driven MCMC sampling. We demonstrate the effectiveness of the proposed KSMCMC sampling technique in two typical tasks in the robotic domain: semantic mapping and scene analysis.
Translated abstract:
In dieser Arbeit wird eine Knowledge-Supervised-MCMC (KSMCMC) Samplingtechnik entwickelt, um autonomen Systemen die Fähigkeit des Abstrahierens und Schließens zu verleihen. KSMCMC ist auf der Basis der Kombination von Markov-Logic und datengetriebenem MCMC-Sampling realisiert. Wir demonstrieren die entwickelte Methodik und die damit zu erzielenden Ergebnisse anhand zweier klassischer Robotikaufgabenstellungen: semantisches Mapping und Szenenanalyse.