論文の概要: Towards a Framework for Visual Intelligence in Service Robotics:
Epistemic Requirements and Gap Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.06171v1
- Date: Fri, 13 Mar 2020 09:41:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-24 01:24:06.876461
- Title: Towards a Framework for Visual Intelligence in Service Robotics:
Epistemic Requirements and Gap Analysis
- Title（参考訳）: サービスロボティクスにおけるビジュアルインテリジェンスの枠組みに向けて--認識論的要求とギャップ分析
- Authors: Agnese Chiatti, Enrico Motta, Enrico Daga
- Abstract要約: サービスロボットが必要とする重要な能力は、ビジョンシステム、コンポーネントの推論、背景知識を使って環境を理解する能力である。
文献では、人間のような視覚知能のための既存のフレームワークを使用し、現実のロボットシナリオにおけるオブジェクト認識の試行から生じるエラーに基づいて、ボトムアップから読み上げます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A key capability required by service robots operating in real-world, dynamic
environments is that of Visual Intelligence, i.e., the ability to use their
vision system, reasoning components and background knowledge to make sense of
their environment. In this paper, we analyze the epistemic requirements for
Visual Intelligence, both in a top-down fashion, using existing frameworks for
human-like Visual Intelligence in the literature, and from the bottom up, based
on the errors emerging from object recognition trials in a real-world robotic
scenario. Finally, we use these requirements to evaluate current knowledge
bases for Service Robotics and to identify gaps in the support they provide for
Visual Intelligence. These gaps provide the basis of a research agenda for
developing more effective knowledge representations for Visual Intelligence.
- Abstract（参考訳）: 実世界の動的環境で動作するサービスロボットが必要とする重要な能力は、視覚情報、すなわち視覚システム、推論コンポーネント、背景知識を使用して環境を理解する能力である。
本稿では、文献における人間のようなビジュアルインテリジェンスのための既存のフレームワークを用いたトップダウン方式と、現実世界のロボットシナリオにおける物体認識試験から生じるエラーに基づいて、ビジュアルインテリジェンスに対する認識要求を分析する。
最後に、サービスロボティクスの現在の知識ベースを評価し、視覚知性に対するサポートのギャップを特定するために、これらの要件を使用します。
これらのギャップは、ビジュアルインテリジェンスのためのより効果的な知識表現を開発するための研究課題の基礎を提供する。
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