Reální roboti a Sémantický web - PowerPoint PPT Presentation

re ln roboti a s mantick web n.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
Reální roboti a Sémantický web PowerPoint Presentation
Download Presentation
Reální roboti a Sémantický web

play fullscreen
1 / 16
Reální roboti a Sémantický web
118 Views
Download Presentation
soren
Download Presentation

Reální roboti a Sémantický web

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript

  1. Reální roboti a Sémantický web David Obdržálek MFF UK Praha

  2. David Obdržálek, MFF UK Praha

  3. Motivace • Roboti úspěšně fungují v reálném světě • Používané algoritmy na reálný svět vázány nejsou • Algoritmy by mohly usnadnit zpracování vstupních dokumentů z World Wild Webu • živelně vzniklých, úmyslně ošklivých, … David Obdržálek, MFF UK Praha

  4. Podobnosti robotů • Orientace ve známém prostředí • Poznávání, Lokalizace • Poznávání neznámého prostředí • Mapování • Plánování, navigace David Obdržálek, MFF UK Praha

  5. Hledání paralel • Reálný robot pohybující se v reálném prostředí ~ virtuální robot pohybující se v dokumentech + volitelné vlastnosti prostředí + proměnné schopnosti robota David Obdržálek, MFF UK Praha

  6. Hledání paralel • Analýza scény ~ zpracování struktury jednoho dokumentu ~ zpracování vztahů mezi dokumenty • Lokalizace robota ve známém prostředí ~ vyhledávání a dolování dat • Mapování neznámého prostředí ~ tvorba ontologií, jejich mapování • Navigace v terénu ~ navigace mezi dokumenty David Obdržálek, MFF UK Praha

  7. SLAM – Simultánní lokalizace a mapování • Robot vytváří mapu prostředí • Robot se orientuje v neznámém prostředí podle mapy • Teoreticky vyřešeno, částečné praktické implementace (funkční) David Obdržálek, MFF UK Praha

  8. SLAM pro zpracování webových stránek? David Obdržálek, MFF UK Praha

  9. SLAM pro zpracování webových stránek? • Okno prohlížeče představuje pohled shora na scénu, kde se robot pohybuje • Robot si může podle potřeby měnit svoje vlastnosti i vlastnosti prostředí • Detekuje (nebo ignoruje!) obrázky, tabulky, grafiku, text … • Hypertextové odkazy používá jako dveře do dalších místností David Obdržálek, MFF UK Praha

  10. Děkuji za pozornost… David Obdržálek, MFF UK Praha

  11. Možný závěr(prozatím nepotvrzeno ani nevyvráceno) • Vypouštěním tabákového dýmu do lavóru s vodou zlato nevznikne David Obdržálek, MFF UK Praha

  12. David Obdržálek, MFF UK Praha

  13. Analýza scény • Různé typy senzorů • Podle požadovaných údajů (obrazové, metrické, taktilní …) • Různé dimenze výstupů • Zpracování „obrazu“ • Možno využít znalosti o prostředí David Obdržálek, MFF UK Praha

  14. Lokalizace • Podle známé mapy a údajů dostupných ze senzorů zjistit, kde jsem („kidnap problem“) • Udržování informace o poloze při pohybu • Volba vstupů podle vlastností prostředí, schopností robota a dat mapy David Obdržálek, MFF UK Praha

  15. Mapování • Na základě dat ze senzorů budovat mapu neznámého prostředí • Různé typy map • topologická, geometricky přesná, … • Volba vstupů podle požadavků na budovanou mapu David Obdržálek, MFF UK Praha

  16. Navigace • Závislá na určení cíle • A  B • Optimalizační • Úkolové • „cíl neznámý“ • Závislá na povolených prostředcích David Obdržálek, MFF UK Praha