Sensoreinsatzplanung und Informationsfusion zur Umgebungsexploration
Alternative
Sensor management and information fusion for environment exploration
Abstract
Die Wahrnehmung und Modellierung einer dynamischen Umwelt stellen Schlüsselkomponenten intelligenter Systeme dar. In diesem Beitrag wird dazu einerseits eine Methodik vorgestellt, um aus verfügbaren Eingangsdaten eine optimale Auswahl zu treffen. Andererseits wird ein objektorientiertes Umweltmodell vorgeschlagen, das eine laufende Fusion vorhandenen Wissens mit neuen Sensorinformationen gestattet. Sämtliche Verfahren basieren auf der Bayes´schen Statistik in einer objektiven "Degree of Belief"-Interpretation. Einsatzgebiete werden am Beispiel humanoider Roboter und autonomer Fahrzeuge aufgezeigt
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The abilities to sense and model a dynamic environment are key components of intelligent systems. In this contribution, firstly a methodology is presented to make an ideal selection of the input data available. Then, an object oriented environment model is proposed which allows a continuous fusion of existing knowledge with new sensor information. All methods are based on Bayesian statistics in an objective "degree of belief" interpretation. Application areas are demonstrated by the examples of humanoid robots and autonomous vehicles.
