Der Dynamic Anchoring Agent: Wissensrepräsentation und Reasoning zur automatischen Wiedererkennung von individuellen Objekten

Abstract :

Individuelle Objekte spielen im Alltag eine zentrale Rolle und machen deren Unterscheidung zu einer wichtigen Voraussetzung für den Einsatz von Robotik. Die Herausforderung liegt dabei nicht allein in der sensorischen Wahrnehmung, sondern auch in der Verknüpfung mit vorhandenem Wissen: So können zwei für Verfahren der Objekterkennung identische Gegenstände durch ihre Funktion („Der Akkuschrauber, den ich zuletzt genutzt habe“) oder ihren Umgebungskontext („Die Tasse auf meinem Tisch“) eine eindeutige Zuordnung erhalten. Die Robotik adressiert diese Herausforderung unter dem Begriff des Anchorings, also der Fähigkeit, individuelle Objekte eindeutig zu erkennen und anhand ihres Kontexts wiederzuerkennen, sobald sie einmal aus dem Wahrnehmungsbereich gelangt sind. Auf technischer Ebene besteht dabei das Problem, Beziehungen zwischen Sensordaten und Symbolen in einer Wissensbasis herzustellen und so physische Objekte konkret zu adressieren. Der Beitrag stellt das Anchoring-Problem sowie den Dynamic Anchoring Agent (DAA) als einen Lösungsansatz vor. Anhand von zwei realen Anwendungsszenarien wird der Einsatz des DAA demonstriert: In einem MakerSpace werden die Möglichkeiten zur erweiterten Kooperation zwischen Menschen und Robotern gezeigt – beispielsweise durch die Suche und Identifikation von persönlichem Werkzeug oder benötigten Produktionsmaterialien. Das Beispiel eines Yachthafens verdeutlicht den weiterführenden Einsatz in dynamischen Umgebungen.

Keywords :

Machine Learning, Object Recognition, Marina, MakerSpace, Human-Machine-Cooperation, Anchoring Problem, Dynamic Anchoring Agent

Links:

https://www.springer.com/series/13850/books