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Visuelles Lernen zur Lokalisierung eines mobilen Roboters

  • Conference paper
Book cover Autonome Mobile Systeme 1998

Part of the book series: Informatik aktuell ((INFORMAT))

  • 187 Accesses

Zusammenfassung

In dieser Arbeit stellen wir eine Lösung zum visuellen Lernen von Roboterpositionen über die Erkennung natürlicher Szenen mit einem einfachen Kamerasystem vor. Als Eingangsinformationen dienen allein omnidirektionale Grauwertbilder der Umgebung. Für die Anwendung in einer globalen Umgebung wurde die Klassifizierung verschiedenster Situationen durchgeführt. Sobald das Kamerasystem zur Laufzeit eine neue Szene erfaßt, wird das Bild in den globalen Eigenraum projiziert und der nächstliegenden benachbarten Situation zugeordnet. Anschließend wird der entsprechendelokale Controlleraktiviert, welcher die Position automatisch über Interpolation berechnet. Praktisch durch¬geführte Experimente mit dem Khepera-Roboter zeigen die Effizienz dieses Verfahrens.

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Author information

Authors and Affiliations

  1. Technische Fakultät, Universität Bielefeld, D-33501, Bielefeld, Germany

    J. Zhang, V. Schwert & A. Knoll

Authors
  1. J. Zhang
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  2. V. Schwert
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  3. A. Knoll
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Editors and Affiliations

  1. Institut für Prozeßrechentechnik, Automation und Robotik (IPR) Fakultät für Informatik, Universität Karlsruhe, Kaiserstraße 12, Gebäude 40.28, D-76128, Karlsruhe, Germany

    Heinz Wörn , Rüdiger Dillmann  & Dominik Henrich ,  & 

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© 1999 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

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Cite this paper

Zhang, J., Schwert, V., Knoll, A. (1999). Visuelles Lernen zur Lokalisierung eines mobilen Roboters. In: Wörn, H., Dillmann, R., Henrich, D. (eds) Autonome Mobile Systeme 1998. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-60043-2_2

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-60043-2_2

  • Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-540-65192-5

  • Online ISBN: 978-3-642-60043-2

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