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首页> 外文会议>International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning(KRamp;R); 20060602-05; Lake District of the United Kingdom(GB) >Abductive Visual Perception with Feature Clouds
【24h】

Abductive Visual Perception with Feature Clouds

机译：特征云的外展视觉感知

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摘要

This paper describes a logical approach to embodied perception and reasoning in the context of Cognitive Robotics that use feature clouds to encode an explicit 3D description of bodies of arbitrary structural complexity. We extend and apply the principles of abductive perception in order to provide robots with an explicit, flexible, and scalable three-dimensional representation of the world for object recognition, localisation and general task execution planning. We show how feature clouds require neither a complex logically formulated geometrical-based description of the intended modelled domain; nor are they necessarily tied to any particular type of feature-detector. Feature clouds provide the means to (ⅰ) unify and encode qualitative, quantitative and numerical information as to the position and orientation of objects in space; (ⅱ) encode viewpoint and resolution dependent information; and (ⅲ) when embedded within a hypothetico-deductive reasoning framework, provide the means to integrate psychophysical and other domain-independent constraints.
机译：本文描述了一种在认知机器人技术的上下文中用于体现感知和推理的逻辑方法，该方法使用特征云对任意结构复杂的物体的显式3D描述进行编码。我们扩展并应用归纳感知的原理，以便为机器人提供清晰，灵活和可扩展的三维世界表示，以进行对象识别，本地化和一般任务执行计划。我们展示了特征云如何既不要求对预期的建模域进行复杂的逻辑公式化的基于几何的描述，又不要求逻辑。它们也不必与任何特定类型的特征检测器绑定在一起。特征云提供了以下方法：（ⅰ）统一和编码有关空间中物体的位置和方向的定性，定量和数字信息； （ⅱ）编码视点和分辨率相关的信息； （ⅲ）当嵌入假设-演绎推理框架中时，提供整合心理物理和其他与领域无关的约束的方法。

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