Sign In
insight - Robotik Objektsuche
Effiziente robotergestützte Objektsuche in Umgebungen mit mehreren Regionen unter Berücksichtigung von Wahrscheinlichkeiten
Durch die Formulierung des Suchproblems als ein Belief-Markov-Entscheidungsprozess mit Optionen (BMDP-O) kann der Monte-Carlo-Baumsuche (MCTS) als leistungsfähiges Werkzeug zur Überwindung der Herausforderungen in großen Umgebungen eingesetzt werden. Die vorgeschlagene Formulierung ermöglicht es, Sequenzen von Aktionen (Optionen) zu verwenden, um zwischen Regionen von Interesse zu wechseln, wodurch der Algorithmus in der Lage ist, effizient auf große Umgebungen zu skalieren.
Effiziente Objektsuche durch Nutzung von Raumwissen und Objektverständnis in einem Commonsense-Szenegraphen
Durch die Integration von Raumwissen aus Karten und Objektverständnis aus Sprachmodellen in einem Commonsense-Szenegraphen kann die Lokalisierung von Zielobjekten deutlich verbessert und die Effizienz der Objektsuche erhöht werden.
Products | Resources
© 2024 by Linnk AI