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Neueste Veröffentlichungen
- ZeitschriftenartikelKI und Roboter(KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 3, 2010) Visser, Ubbo
- ZeitschriftenartikelLifelong Map Learning for Graph-based SLAM in Static Environments(KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 3, 2010) Kretzschmar, Henrik; Grisetti, Giorgio; Stachniss, CyrillIn this paper, we address the problem of lifelong map learning in static environments with mobile robots using the graph-based formulation of the simultaneous localization and mapping problem. The pose graph, which stores the poses of the robot and spatial constraints between them, is the central data structure in graph-based SLAM. The size of the pose graph has a direct influence on the runtime and the memory complexity of the SLAM system and typically grows over time. A robot that performs lifelong mapping in a bounded environment has to limit the memory and computational complexity of its mapping system. We present a novel approach to prune the pose graph so that it only grows when the robot acquires relevant new information about the environment in terms of expected information gain. As a result, our approach scales with the size of the environment and not with the length of the trajectory, which is an important prerequisite for lifelong map learning. The experiments presented in this paper illustrate the properties of our method using real robots.
- ZeitschriftenartikelSurface Representations for 3D Mapping(KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 3, 2010) Birk, Andreas; Pathak, Kaustubh; Vaskevicius, Narunas; Pfingsthorn, Max; Poppinga, Jann; Schwertfeger, SörenPoint clouds, i.e., sets of 3D coordinates of surface point samples from obstacles, are the predominant form of representation for 3D mapping. They are the raw data format of most 3D sensors and the basis for state of the art algorithms for 3D scan registration. It is argued here that point clouds have severe limitations and a case is made for a necessary paradigm shift to surface based representations. In addition to several conceptual arguments, it is shown how a surface based approach can be used for fast and robust registration of 3D data without the need for robot motion estimates from other sensors. Concretely, a short overview on own work dubbed 3D Plane SLAM is presented. It features an extraction of planes with uncertainties from 3D range scans. Two scans can then be registered by determining the correspondence set that maximizes the global rigid body motion constraint while finding the related optimal decoupled rotations and translations with their underlying uncertainties. The registered scans are embedded in pose-graph SLAM for loop closing and relaxation.
- ZeitschriftenartikelLearning from Nature: Biologically Inspired Robot Navigation and SLAM—A Review(KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 3, 2010) Sünderhauf, Niko; Protzel, PeterIn this paper we summarize the most important neuronal fundamentals of navigation in rodents, primates and humans. We review a number of brain cells that are involved in spatial navigation and their properties. Furthermore, we review RatSLAM, a working SLAM system that is partially inspired by neuronal mechanisms underlying mammalian spatial navigation.
- ZeitschriftenartikelInterview: Is SLAM Solved?(KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 3, 2010) Frese, Udo
- Zeitschriftenartikel3D-Roboterkartenbau in Osnabrück(KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 3, 2010) Hertzberg, Joachim; Lingemann, Kai; Lörken, Christopher; Nüchter, Andreas; Stiene, Stefan; Wiemann, ThomasSeit Herbst 2004 existiert die Arbeitsgruppe „Wissensbasierte Systeme“ am Institut für Informatik der Universität Osnabrück. Ein Langfristziel der Arbeitsgruppe besteht darin, Schlussfolgerungs- und Planungsverfahren der KI für den Einsatz online und onboard auf mobilen Robotern einsetzbar zu machen. Ein daraus abgeleitetes Arbeitsthema ist der Bau von semantischen Roboterkarten basierend auf 3D-Laserscans bei 6-dimensionalen Scanposen. Wir geben einen Überblick über die wichtigsten Ergebnisse dazu und über unsere Perspektive dieses Themas für die Zukunft.
- ZeitschriftenartikelNews(KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 3, 2010)
- ZeitschriftenartikelFallbasierte Entscheidungsunterstützung für die Strukturplanung von Jahresabschlussprüfungen(KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 3, 2010) Reiter, TobiasIn der Dissertation „Fallbasierte Entscheidungsunterstützung für die Strukturplanung von Jahresabschlussprüfungen“ wird ein erfahrungsbasierter Prüfungsansatz konzipiert, der auf dem Vergleich ähnlicher Prüfungssituationen beruht und damit als eine Neuausrichtung der in der Prüfungspraxis akzeptierten Idee einer risikoorientierten Prüfung zu verstehen ist. Zu diesem Zweck wird ein System von Prüfungsindikatoren hergeleitet und gezeigt, wie sich unter Verwendung von Techniken des fallbasierten Schließens (engl. Case-Based Reasoning, CBR) aus Kennzahlen- und Kontextszenarien Risiken und Prüfungsempfehlungen ableiten lassen. Zur Umsetzung eines strukturorientierten CBR-Ansatzes wird unter Rückgriff auf die Konzepte des “Entity-Relationship”-Modells von Chen ein konzeptionelles Modell entwickelt und eine vollständige Typisierung der verwendeten Begriffe vorgelegt, welche sich auch auf dynamische, erst zur Laufzeit zu erstellende Konzepte erstreckt. Durch den Aufbau einer solchen Ontologie wird eine schnelle und konsistente Implementierung des vorgestellten Modells ermöglicht und ein Beitrag zur Überwindung der Diskrepanz zwischen unter Effizienz- und Effektivitätsaspekten geforderten und in der Prüfungspraxis zum Einsatz gelangenden Prüfungsinstrumentarien geleistet.
- ZeitschriftenartikelKI braucht Gefühle(KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 3, 2010) Dietrich, Dietmar; Bruckner, DietmarWenn wir in der Automatisierung oder der KI Maschinen auf hohem Abstraktionslevel entscheiden lassen wollen, müssen wir uns nach bionischen Überlegungen mit Gefühlen naturwissenschaftlich auseinandersetzen. Nach Aussagen der führenden Gehirnwissenschaftler sind aber Gefühle mit Bewusstsein eng verknüpft. Der Aufsatz spricht die Schwierigkeiten an, zeigt aber auch eine prinzipielle Lösungsmöglichkeit auf, um zu einem einheitlichen Modell des psychischen Apparates zu kommen.
- ZeitschriftenartikelReal-time Image-based Localization for Hand-held 3D-modeling(KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 3, 2010) Mair, Elmar; Strobl, Klaus H.; Bodenmüller, Tim; Suppa, Michael; Burschka, DariusWe present a self-referencing hand-held scanning device for vision-based close-range 3D-modeling. Our approach replaces external global tracking devices with ego-motion estimation directly from the camera used for reconstruction. The system is capable of online estimation of the 6DoF pose on hand-held devices with high motion dynamics especially in rotational components. Inertial information supports directly the tracking process to allow for robust tracking and feature management in highly dynamic environments. We introduce a weighting function for landmarks that contribute to the pose estimation increasing the accuracy of the localization and filtering outliers in the tracking process. We validate our approach with experimental results showing the robustness and accuracy of the algorithm. We compare the results to external global referencing solutions used in current modeling systems.