Selbstorganisierende Klassifikation von 2D-Laserscans zur Navigation eines AMR
16. Fachgespräch Autonome Mobile Systeme (AMS 2000),
Reihe "Informatik aktuell", pp. 88-95
Joachim Weber, Alexander Spieß, Klaus-Werner Jörg, Ewald von Puttkamer
Der vorliegende Beitrag stellt einen neuronalen Interpretationsansatz für Laserscans vor, der eine zur Klassifikation von Kamerabildern entwickelte Technik einsetzt. Besonderes Merkmal dieses Ansatzes ist die Fähigkeit, sich in einer unüberwachten Lernphase selbstständig auf die besonderen Merkmale der Einsatzumgebung einzustellen. Die Zuordnung der verarbeiteten Laserscans zu eigenständig ausgebildeten Szenenklassen legt den Einsatz dieser Technik in topologischen Navigationsverfahren nahe.
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