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Learning Dynamic Systems for Intention Recognition in Human-Robot-Cooperation

Krauthausen, Peter

Abstract:
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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DOI: 10.5445/KSP/1000031356
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Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik (IFA)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2013
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-86644-952-7
ISSN: 1867-3813
urn:nbn:de:0072-313561
KITopen-ID: 1000031356
Verlag KIT Scientific Publishing, Karlsruhe
Umfang XIV, 210 S.
Serie Karlsruhe Series on Intelligent Sensor-Actuator-Systems / Karlsruher Institut für Technologie, Intelligent Sensor-Actuator-Systems Laboratory ; 11
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Anthropomatik (IFA)
Prüfungsdaten 03.02.2012
Referent/Betreuer Prof. U. D. Hanebeck
Schlagworte Human-Robot-Cooperation, Dynamic Systems, Intention Recognition, (Conditional) Density Estimation, Regularization
Relationen in KITopen
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