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Qualitative sichtbasierte Navigation in unstrukturierten Umgebungen / von Thomas Wagner
Resource type: Ressourcentyp: Buch (Online)Book (Online)Language: German Series: SpringerLink BücherPublisher: Wiesbaden : Vieweg+Teubner Verlag / Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Wiesbaden, 2011Description: Online-Ressource (XVII, 228S. 50 Abb, digital)ISBN:- 9783834898746
- 005.7
- 001.4 / 2 001.42
- QA76.76.A65
- H62
Contents:
Summary: Navigation ist eine der fundamentalsten Aufgaben eines natürlichen kognitiven Systems und wird selbst von einfachen Organismen auf der Basis minimaler räumlicher Informationen und geringer Verarbeitungskapazität mit erstaunlicher Robustheit und Präzision gelöst. Thomas Wagner untersucht die grundlegende Frage, welche räumlichen Informationen zur Navigation benötigt werden, während aktuelle klassische Ansätze zur Navigation darauf fokussieren, ein Maximum an Informationen zu verarbeiten. Der Autor zeigt formal wie auch in der Simulation, dass bei geeigneter Modellierung bereits reines egozentrisches Reihenfolgewissen (Ordnungsinformationen) ausreicht, um komplexe Navigationsleistungen robust zu vollbringen.PPN: PPN: 1651225540Package identifier: Produktsigel: ZDB-2-SEB | ZDB-2-STI
Geleitwort; Danksagung; Inhaltsverzeichnis; Tabellenverzeichnis; Abbildungsverzeichnis; 1 Einleitung; 1.1 Motivation und Einordnung; 1.2 Problemstellung und Anforderungen; 1.3 Anforderung und Grundidee; 1.4 Gliederung der Arbeit; 2 Egozentrische räumliche Wissensrepräsentation in der Kognitionswissenschaft; 2.1 Motivation; 2.2 Kognitive Modelle zur räumlichen Navigation; 2.3 EgozentrischeWahrnehmung bei Tieren; 2.3.1 Path Integration; 2.3.2 Sichtabhängige Landmarkenerkennung; 2.3.3 Reorientierung; 2.3.4 Zusammenfassung; 2.4 EgozentrischeWahrnehmung bei Menschen
2.4.1 Sichtabhängige Landmarkenerkennung2.4.1.1 Egozentrische und allozentrische Repräsentationen; 2.4.1.2 Egozentrische vs. allozentrische Repräsentationen; 2.4.1.3 Aktualisierung egozentrischer Repräsentationen; Dynamische Objekt-Ego-Relationen; Mentale Rotation vs. Sichtaktualisierung; 2.4.1.4 Frames of Reference (FoR); Egozentrische FoR; Egozentrische vs. landmarkenbasierte FoR; Verknüpfung verschiedener FoR; 2.4.2 Path Integration und Reorientierung bei Menschen; 2.5 Diskussion und Zusammenfassung; 3 RäumlicheWissensrepräsentation zur Navigation von Robotern
3.1 Quantitativ-Allozentrische Ansätze zur Roboternavigation3.1.1 Begriffsklärung; 3.1.2 Probabilistisch-allozentrische Lokalisation; 3.1.2.1 Die Markov-Update-Funktion; 3.1.2.2 Markov-Update zur Selbstlokalisation; 3.2 Egozentrische Roboternavigation; 3.2.1 Quantitative Ansätze; 3.2.2 Qualitative Ansätze; 3.3 Diskussion und Zusammenfassung; 4 Qualitative Sicht-basierte Lokalisation; 4.1 Einführung; 4.2 Strukturierung des Kapitels; 4.3 Externe und interne Anforderungen; 4.3.1 Zielsetzungen an die sichtbasierte Navigation; 4.3.2 Qualitative Abstraktion
4.4 Konzept zur Lokalisation auf der Grundlage von Ordnungs-4.4.1 Ordnungsrelationen: Rundblick, Panorama und Ansicht; 4.4.2 Ansicht und Anordnung; 4.4.3 Abgrenzung zur statischen, allozentrischen Repräsentation von Anordnungen; 4.5 Lokalisierung; 4.5.1 Lokalisation ohne geometrisches Vorwissen (Dreiecke); 4.5.1.1 Konstruktion der Ansicht; 4.5.1.2 Ansichts-Sequenzen; 4.5.1.3 Spezifikation der Positionen; 4.5.2 Lokalisation mit geometrischem Vorwissen (N-Ecke); 4.5.2.1 Ansichten; 4.5.2.2 Transitionstopologien; 4.5.2.3 Positionen; 4.6 Diskussion und Zusammenfassung
5 Navigation durch statische und dynamische Lokalisation mittels CSP5.1 Regionen-Graph; 5.2 Navigation; 5.2.1 Globale Lokalisation; 5.2.2 Positionsverfolgung; 5.3 Konfidenz von Ordnungswahrnehmungen; 5.4 Diskussion und Zusammenfassung; 6 Die Toolbox EGO-QUALNAV; 6.1 Bestimmung der Anordnungstopologien(OrderingTopologyCreator); 6.2 Erzeugung der Constrainttabellen(ConstraintGenerator); 6.3 Wahrnehmungsvalidierung:Constraintpropagation mit (QSNAPNAV-CSP); 6.4 Simulation von Lokalisation und Navigation(QSNAPNAV-SIM); 7 Validierung mit QSNAPNAV-SIM; 7.1 Zielsetzung; 7.2 Rahmenbedingungen
7.2.1 Qualitative vs. Quantitative Simulation
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