Robotersysteme, die in der Lage wären, Objekte zu klassifizieren, hätten umfangreiche Möglichkeiten zur Interaktion mit ihrer Umwelt. Somit könnten sie komplexere Aufgaben übernehmen und dadurch den Menschen im Alltag besser unterstützen. Das Ziel der Diplomarbeit ist, dieses in Büroraum-ähnlichen Umgebungen umzusetzen. Dazu wird unter anderem ein Constraint Network definiert, welches die räumlichen Beziehungen der Objekte untereinander betrachtet, um so eine robustere Klassifikation vornehmen zu können. Die spatialen Eigenschaften werden als Feature-Vektoren repräsentiert.
In diesem zweiten Vortrag wird über die Fortschritte der Diplomarbeit berichtet. Es werden die genaue Gewinnung der Feature-Vektoren sowie der Ausblick über die weiteren Arbeiten präsentiert.
