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Traversing unknown foyer and cluttered environments with Artificial Neural Networks/Context matching

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Metadaten

Formale Metadaten

Titel Traversing unknown foyer and cluttered environments with Artificial Neural Networks/Context matching
Autor Narayanan, Krishna Kumar
Posada, Luis-Felipe
Hoffmann, Frank
Bertram, Torsten
Lizenz CC-Namensnennung 3.0 Unported:
Sie dürfen das Werk bzw. den Inhalt zu jedem legalen Zweck nutzen, verändern und in unveränderter oder veränderter Form vervielfältigen, verbreiten und öffentlich zugänglich machen, sofern Sie den Namen des Autors/Rechteinhabers in der von ihm festgelegten Weise nennen.
DOI 10.5446/15423
Herausgeber TU Dortmund, Lehrstuhl für Regelungssystemtechnik
Erscheinungsjahr 2011
Sprache Stummfilm
Produktionsjahr 2011
Produktionsort Dortmund

Inhaltliche Metadaten

Fachgebiet Technik
Abstract Proof of concept experiments to navigate an unknown foyer using Two level feature matching architecture. Layer 1 classifies the scenario from the shape and appearance of the environment into Corridor (C) or Open room (O) or Cluttered (L) environment. Layer 2 deploys an Artificial Neural Network specific to the classified scenario. Timeline: 0:00 Scenario: Unknown foyer with Artificial Neural Networks 0:39 Scenario: Cluttered environment with Artificial Neural Networks 1:10 Scenario: Cluttered environment with Context matching and prediction This video is the supplement to the paper: "Scenario and context specific visual robot behavior learning" presented at the 2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2011), May 9-13 2011, Shanghai International Convention Center, Shanghai, China.
Schlagwörter navigation
gaussian mixture model
learning from demonstration
visual behaviors
obstacle avoidance
homing

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