Sinossi
This thesis is concerned with intention recognition for a humanoid robot and investigates how the challenges of uncertain and incomplete observations, a high degree of detail of the used models, and real-time inference may be addressed by modeling the human rationale as hybrid, dynamic Bayesian networks and performing inference with these models. The key focus lies on the automatic identification of the employed nonlinear stochastic dependencies and the situation-specific inference.
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Learning Dynamic Systems for Intention Recognition in Human-Robot-Cooperation.
Editore:
Karlsruhe : KIT Scientific Publishing, 2013
ISBN 10: 3866449526
ISBN 13: 9783866449527
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Learning Dynamic Systems for Intention Recognition in HumanRobotCooperation Volume 11 Karlsruhe Series on Intelligent SensorActuatorSystems SensorActuatorSystems Laboratory
Editore:
Karlsruher Institut f?r Technologie, 2014
ISBN 10: 3866449526
ISBN 13: 9783866449527
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Learning Dynamic Systems for Intention Recognition in HumanRobotCooperation Volume 11 Karlsruhe Series on Intelligent SensorActuatorSystems SensorActuatorSystems Laboratory
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Karlsruher Institut f?r Technologie, 2014
ISBN 10: 3866449526
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Learning Dynamic Systems for Intention Recognition in Human-Robot-Cooperation
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Learning Dynamic Systems for Intention Recognition in Human-Robot-Cooperation
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Karlsruher Institut fur Technologie 2014-07, 2014
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ISBN 13: 9783866449527
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Learning Dynamic Systems for Intention Recognition in Human-Robot-Cooperation
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Karlsruher Institut Für Technologie Jun 2013, 2013
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This thesis is concerned with intention recognition for a humanoid robot and investigates how the challenges of uncertain and incomplete observations, a high degree of detail of the used models, and real-time inference may be addressed by modeling the human rationale as hybrid, dynamic Bayesian networks and performing inference with these models. The key focus lies on the automatic identification of the employed nonlinear stochastic dependencies and the situation-specific inference. 236 pp. Englisch. Codice articolo 9783866449527
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Learning Dynamic Systems for Intention Recognition in Human-Robot-Cooperation
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This thesis is concerned with intention recognition for a humanoid robot and investigates how the challenges of uncertain and incomplete observations, a high degree of detail of the used models, and real-time inference may be addressed by modeling the human rationale as hybrid, dynamic Bayesian networks and performing inference with these models. The key focus lies on the automatic identification of the employed nonlinear stochastic dependencies and the situation-specific inference. 236 pp. Englisch. Codice articolo 9783866449527
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This thesis is concerned with intention recognition for a humanoid robot and investigates how the challenges of uncertain and incomplete observations, a high degree of detail of the used models, and real-time inference may be addressed by modeling the human rationale as hybrid, dynamic Bayesian networks and performing inference with these models. The key focus lies on the automatic identification of the employed nonlinear stochastic dependencies and the situation-specific inference. Codice articolo 9783866449527
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Learning Dynamic Systems for Intention Recognition in Human-Robot-Cooperation | Peter Krauthausen | Taschenbuch | Kartoniert / Broschiert | Englisch | 2014 | Karlsruher Institut für Technologie | EAN 9783866449527 | Verantwortliche Person für die EU: Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut AIFB, Kaiserstr. 89, 76133 Karlsruhe, verlag[at]aifb[dot]uni-karlsruhe[dot]de | Anbieter: preigu. Codice articolo 105184626
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