Uni-Tübingen

Mercator Projekt: Lernen von Repräsentationen für effiziente, visuelle Inferenz in dynamischen Umgebungen

Projektbeschreibung

Aktuelle Robotiksysteme sind unter anderem dadurch limitiert, dass es ihnen an robusten Methoden zur Verarbeitung von visuellen Daten dynamischer Szenen fehlt. Diese Fähigkeit ist allerdings essentiell für einen Roboter um auf in dynamische Szenen handeln zu können. In diesem Projekt soll untersucht werden, ob ein Roboter durch Eigenüberwachung Repräsentationen von visuellen Daten lernen kann, die es ihm erlauben beliebige dynamische Szenen robust zu interpretieren. Des Weiteren wird in diesem Projekt untersucht, ob das Wissen des Roboters über seine eigene Bewegung dabei helfen kann, visuelle Daten von dynamischen Szenen robuster und effizienter zu interpretieren. In diesem Projekt wird dementsprechend auch untersucht, ob die Akquisition von visuellen Daten während konstanter Augenbewegung, wie sie für Menschen beobachtet wurden, berechnungstechnische Vorteile hat.

Projektleitung