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  Learning view graphs for robot navigation

Franz, M., Schölkopf, B., Georg, P., Mallot, H., & Bülthoff, H. (1997). Learning view graphs for robot navigation. In First International Conference on Autonomous Agents (AGENTS '97) (pp. 138-147). New York, NY, USA: ACM Press.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-EA72-2 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-EA73-F
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Franz, MO1, Autor           
Schölkopf, B1, Autor           
Georg, P2, Autor           
Mallot, HA2, Autor           
Bülthoff, HH2, Autor           
Johnson, W.L., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Department Human Perception, Cognition and Action, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497797              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We present a purely vision-based scheme for learning a parsimonious representation of an open environment. Using simple exploration behaviours, our system constructs a graph of appropriately chosen views. To navigate between views connected in the graph, we employ a homing strategy inspired by findings of insect ethology. Simulations and robot experiments demonstrate the feasibility of the proposed approach.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 1997-02
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: ISBN: 0-89791-877-0
URI: http://portal.acm.org/citation.cfm?id=267687
DOI: 10.1145/267658.267687
BibTex Citekey: 358
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: First International Conference on Autonomous Agents (AGENTS '97)
Veranstaltungsort: Marina del Rey, CA, USA
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: First International Conference on Autonomous Agents (AGENTS '97)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY, USA : ACM Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 138 - 147 Identifikator: -