Wissens- und sensorbasierte geometrische Rekonstruktion
type: CreativeWork
description: Möchte man herausfinden, wo sich bestimmte Objekte innerhalb eines gegebenen Raumes aufhalten könnten, so bleibt einem zunächst nur die Antwort "Irgendwo im gegebenen Raum". Erst mit Hilfe zusätzlicher Informationen, wie beispielsweise Sensordaten oder Eigenschaften der bestimmten Objekte oder der Umwelt im gegebenen Raum, lassen sich die möglichen Aufenthaltsorte einschränken, indem man solche Bereiche des Raumes ausschließt, in denen sich keines der bestimmten Objekte aufhalten kann. Sind beispielsweise Menschen die bestimmten Objekte und deren mögliche Aufenthaltsorte innerhalb einer Roboter-Arbeitszelle von Interesse, dann muss man ohne weitere Informationen in der gesamten Roboter-Arbeitszelle Menschen vermuten. Unter der Voraussetzung, dass sich ein Mensch nicht in soliden Objekten der Umwelt aufhalten kann, reduzieren sich die möglichen Aufenthaltsorte innerhalb des gegebenen Raumes. Sensoren können verwendet werden, um freie Bereiche innerhalb der Roboter-Arbeitszelle zu erfassen, um damit die möglichen Aufenthaltsorte weiter einzugrenzen. Ein anderer Aspekt könnte das Minimalvolumen der bestimmten Objekte berücksichtigen, um so Regionen bei Unterschreitung dieses Minimalvolumens zu verwerfen, in denen zuvor Menschen vermutet werden mussten. Weitere Aspekte zur Eingrenzung möglicher Aufenthaltsorte stellen beispielsweise die Berücksichtigung von Farben, Distanzen, Geschwindigkeiten, Gewichten etc. dar. Ziel dieser Arbeit ist die automatisierte, computerbasierte Lösung des obigen Problems, nämlich die Bestimmung und geometrische Beschreibung möglicher Aufenthaltsorte bestimmter Objekte innerhalb eines gegebenen Raumes unter Nutzung von Wissen und Sensoren. Es wird dabei gefordert, dass die geometrische Beschreibung - im Folgenden als geometrische Rekonstruktion bezeichnet - konservativ sein muss, d.h. die bestimmten Objekte innerhalb des gegebenen Raumes dürfen nicht aus der Rekonstruktion herausragen. Das Problem wird zunächst allgemein im n-dimensionalen eu…
abstract: Möchte man herausfinden, wo sich bestimmte Objekte innerhalb eines gegebenen Raumes aufhalten könnten, so bleibt einem zunächst nur die Antwort "Irgendwo im gegebenen Raum". Erst mit Hilfe zusätzlicher Informationen, wie beispielsweise Sensordaten oder Eigenschaften der bestimmten Objekte oder der Umwelt im gegebenen Raum, lassen sich die möglichen Aufenthaltsorte einschränken, indem man solche Bereiche des Raumes ausschließt, in denen sich keines der bestimmten Objekte aufhalten kann. Sind beispielsweise Menschen die bestimmten Objekte und deren mögliche Aufenthaltsorte innerhalb einer Roboter-Arbeitszelle von Interesse, dann muss man ohne weitere Informationen in der gesamten Roboter-Arbeitszelle Menschen vermuten. Unter der Voraussetzung, dass sich ein Mensch nicht in soliden Objekten der Umwelt aufhalten kann, reduzieren sich die möglichen Aufenthaltsorte innerhalb des gegebenen Raumes. Sensoren können verwendet werden, um freie Bereiche innerhalb der Roboter-Arbeitszelle zu erfassen, um damit die möglichen Aufenthaltsorte weiter einzugrenzen. Ein anderer Aspekt könnte das Minimalvolumen der bestimmten Objekte berücksichtigen, um so Regionen bei Unterschreitung dieses Minimalvolumens zu verwerfen, in denen zuvor Menschen vermutet werden mussten. Weitere Aspekte zur Eingrenzung möglicher Aufenthaltsorte stellen beispielsweise die Berücksichtigung von Farben, Distanzen, Geschwindigkeiten, Gewichten etc. dar. Ziel dieser Arbeit ist die automatisierte, computerbasierte Lösung des obigen Problems, nämlich die Bestimmung und geometrische Beschreibung möglicher Aufenthaltsorte bestimmter Objekte innerhalb eines gegebenen Raumes unter Nutzung von Wissen und Sensoren. Es wird dabei gefordert, dass die geometrische Beschreibung - im Folgenden als geometrische Rekonstruktion bezeichnet - konservativ sein muss, d.h. die bestimmten Objekte innerhalb des gegebenen Raumes dürfen nicht aus der Rekonstruktion herausragen. Das Problem wird zunächst allgemein im n-dimensionalen eu…
author: Kuhn, Stefan
date published: 2012-12-06
date modified: 2026-07-27T18:49:06Z
provider: Universität Bayreuth
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universität Bayreuth