Robotics and Biology Laboratory

Searching for objects through location reasoning in a probabilistic, relational world

Zusammenfassung

Ich schlage eine neue Methode zur effizienten Objektsuche in realistischen Umgebungen vor. Ich formalisiere die Objektsuche als probabilistisches Inferenzproblem über mögliche Objektstandorte, die durch räumliche Beziehungen (z.B. in und auf) dargestellt werden. Der Beitrag ist zweifach. Erstens identifiziere ich fünf Prioritäten, von denen jeder eine der physikalischen Welt innewohnende Struktur erfasst, die für das Suchproblem relevant ist. Zweitens schlage ich eine Formalisierung des Objektsuchproblems vor, die diese Priore effektiv nutzt. Die Formalisierung in Form eines probabilistischen grafischen Modells ist in der Lage, die verschiedenen Informationsquellen zu einer konsistenten Wahrscheinlichkeitsverteilung über die Objektpositionen zu kombinieren. Die Formalisierung erlaubt es, die Menge an Informationen in der Verteilung zu erhöhen, indem Wissen über die Welt und die potentiellen Orte weitergegeben wird. Ich verwende diese Argumentationsmethode, um die Aktionen eines suchenden künstlichen Agenten in einer simulierten Umgebung auszuwählen und zeige in Experimenten, dass sie zu einer effizienten Objektsuche führt, selbst wenn verrauschtes Weltwissen aus dem World Wide Web verwendet wird.

Publications

2014

Lorbach, Malte; Höfer, Sebastian; Brock, Oliver
Prior-Assisted Propagation of Spatial Information for Object Search
In IEEE, Editor, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Seite 2904-2909
In IEEE, Editor
2014