FUSION OF CONVERSATIONAL AND SEMANTIC LOCALISATION SKILLS FOR LONG-TERM SOCIAL ROBOTS IN SMART HOMES (Q3174490): Difference between revisions
Jump to navigation
Jump to search
(Changed label, description and/or aliases in el, da, fi, mt, lv, sk, ga, cs, pt, et, hu, bg, lt, hr, sv, ro, sl, pl, nl, fr, de, it, es, and other parts: Adding translations: el, da, fi, mt, lv, sk, ga, cs, pt, et, hu, bg, lt, hr, sv, ro, sl, pl,) |
(BatchIngestion) |
||
| Property / contained in Local Administrative Unit | |||
| Property / contained in Local Administrative Unit: Albacete / rank | |||
Normal rank | |||
Revision as of 06:48, 10 June 2023
Project Q3174490 in Spain
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | FUSION OF CONVERSATIONAL AND SEMANTIC LOCALISATION SKILLS FOR LONG-TERM SOCIAL ROBOTS IN SMART HOMES |
Project Q3174490 in Spain |
Statements
21,005.6 Euro
0 references
26,257.0 Euro
0 references
80.0 percent
0 references
1 January 2016
0 references
31 December 2018
0 references
UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHA
0 references
38°59'42.32"N, 1°51'21.31"W
0 references
02003
0 references
DENTRO DE LA INICIATIVA DE I2010 (UE), EL USO DE ROBOTS ASISTENTES PUEDE DESEMPEÑAR UN PAPEL FUNDAMENTAL, ESPECIALMENTE EN LO QUE SE REFIERE AL CUIDADO DE PERSONAS MAYORES O DEPENDIENTES. EN ESTE CONTEXTO, Y EN UN ENTORNO DE ¿SMART HOME¿, UN ROBOT AUTONOMO DEBE SER CAPAZ DE IDENTIFICAR EL LUGAR DONDE SE ENCUENTRA EN UN MOMENTO DADO MIENTRAS QUE MANEJA UNA REPRESENTACION ADECUADA DEL ENTORNO, INCLUYENDO LOS OBJETOS O PERSONAS CON QUE INTERACTUAR. EN ENTORNOS INTERIORES, LA LOCALIZACION SEMANTICA ES EL PROCESO DE IDENTIFICAR EL LUGAR EN EL QUE SE ENCUENTRA EL ROBOT ACTUALMENTE. ESTA TAREA ES DIFICIL DE ABORDAR DADO QUE DISCRIMINAR ENTRE LAS DIFERENTES ESTANCIAS DEL ENTORNO PRESENTA UNA NOTABLE DIFICULTAD. EL OBJETIVO PRINCIPAL, POR TANTO, ES IDENTIFICAR EL LUGAR EN EL QUE ESTA SITUADO EL ROBOT EN FUNCION DE LOS OBJETOS QUE ESTE PUEDE VER. TODO ESTE PROCESO REQUIERE PERCIBIR OBJETOS INDIVIDUALES, AUN CUANDO ALGUNOS DE ELLOS PUEDEN NO SER COMPLETAMENTE VISIBLES DEBIDO A OCLUSIONES CON OTROS OBJETOS. ADEMAS, EL SISTEMA DE VISION DEBE ENFRENTARSE A CONDICIONES DE ILUMINACION VARIABLES, LO QUE DIFICULTA EL PROBLEMA. FINALMENTE, UNA VEZ QUE LOS PRINCIPALES OBJETOS EN LA ESTANCIA HAN SIDO IDENTIFICADOS, ESTA INFORMACION SIRVE DE ENTRADA A UN MODELO CAPAZ DE CLASIFICAR EL LUGAR DONDE SE ENCUENTRA EL ROBOT._x000D_ ADEMAS DEL USO DE INFORMACION VISUAL, PROPONEMOS UNA APROXIMACION NOVEDOSA BASADA EN LA INTERACCION CON HUMANOS PARA RESOLVER ESTA TAREA. ASI, EL ROBOT PUEDE BENEFICIARSE DE LA AYUDA PRESTADA POR EL HUMANO PARA OBTENER UNA INFORMACION MAS PRECISA DE UN LUGAR DETERMINADO. EL ROBOT, POR EJEMPLO, PUEDE PLANTEAR PREGUNTAS ACERCA DE LOS OBJETOS QUE ESTA VIENDO, CON EL FIN DE MEJORAR SU SISTEMA DE PERCEPCION Y FACILITAR ASI LA TAREA DE LOCALIZACION SEMANTICA. POR OTRA PARTE, LA INFORMACION OBTENIDA EN LA LOCALIZACION SEMANTICA TAMBIEN ES UTIL PARA MEJORAR EL PROCESO DE INTERACCION HUMANO-ROBOT. EN EL CASO DE INTERACCIONES MEDIANTE EL HABLA, SE PUEDEN MEJORAR LAS CAPACIDADES DE RECONOCIMIENTO Y COMPRENSION CONOCIENDO EL LUGAR EN EL QUE NOS ENCONTRAMOS, LO QUE PERMITE PREDECIR QUE CIERTOS OBJETOS SEAN REFERENCIADOS DURANTE UNA INTERACCION ORAL MIENTRAS QUE OTROS SERAN RARAMENTE NOMBRADOS. POR ELLO, PODEMOS RESTRINGIR EL VOCABULARIO UTILIZADO EN EL PROCESO DE RECONOCIMIENTO DEL HABLA PARA MEJORAR LAS HABILIDADES DE COMPRENSION. _x000D_ POR ULTIMO EL USO COMBINADO DE INTERACCIONES BASADAS EN EL HABLA Y EL EMPLEO DE UN SISTEMA DE LOCALIZACION SEMANTICA SE PUEDE UTILIZAR PARA MEJORAR LAS HABILIDADES DEL ROBOT A LO LARGO DEL TIEMPO, DENTRO DE UN PROCESO DE APRENDIZAJE ACTIVO. DE ESTA FORMA, EL ROBOT PUEDE, POR EJEMPLO, OBTENER INFORMACION ACERCA DE OBJETOS CUANDO LA INFORMACION DEL SISTEMA DE VISION NO ES COMPLETAMENTE FIABLE. POR OTRA PARTE, EL ROBOT PUEDE MEJORAR SU CONOCIMIENTO DEL ENTORNO MEDIANTE PREGUNTAS ACERCA DE OBJETOS, LUGARES O PERSONAS QUE SON HASTA EL MOMENTO DESCONOCIDAS PARA EL. ASI, EL ROBOT PUEDE SER CAPAZ DE ADAPTARSE A CAMBIOS EN EL ENTORNO O INCLUSO SER CAPAZ DE DESENVOLVERSE EN UN ENTORNO NUEVO._x000D_ TODAS ESTAS TAREAS REQUIEREN DE UN PROCESO DE INTEGRACION ROBUSTO DE ENTRADAS MULTIMODALES Y TOMA DE DECISIONES CON EL FIN DE QUE EL ROBOT PUEDA BENEFICIARSE DEL MEJOR MODO POSIBLE DE LA INFORMACION DISPONIBLE. PARA ELLO, DEBEN CONSTRUIRSE SISTEMAS DE VISION Y RECONOCIMIENTO DEL HABLA PRECISOS JUNTO CON UN MODULO DE FUSION DE INFORMACION CAPAZ DE TRATAR CON FUENTES DE INFORMACION MULTIMODAL. (Spanish)
0 references
WITHIN THE I2010 (EU) INITIATIVE, THE USE OF ASSISTANT ROBOTS CAN PLAY A KEY ROLE, ESPECIALLY AS REGARDS THE CARE OF ELDERLY OR DEPENDENT PERSONS. IN THIS CONTEXT, AND IN A SMART HOME ENVIRONMENT, AN AUTONOMOUS ROBOT SHOULD BE ABLE TO IDENTIFY THE PLACE WHERE IT IS AT A GIVEN TIME WHILE HANDLING AN APPROPRIATE REPRESENTATION OF THE ENVIRONMENT, INCLUDING OBJECTS OR PEOPLE TO INTERACT WITH. IN INDOOR ENVIRONMENTS, SEMANTIC LOCATION IS THE PROCESS OF IDENTIFYING WHERE THE ROBOT IS CURRENTLY LOCATED. THIS TASK IS DIFFICULT TO ADDRESS SINCE DISCRIMINATING BETWEEN THE DIFFERENT ROOMS OF THE ENVIRONMENT PRESENTS A CONSIDERABLE DIFFICULTY. THE MAIN OBJECTIVE, THEREFORE, IS TO IDENTIFY THE PLACE WHERE THE ROBOT IS LOCATED DEPENDING ON THE OBJECTS IT CAN SEE. THIS WHOLE PROCESS REQUIRES PERCEIVING INDIVIDUAL OBJECTS, EVEN THOUGH SOME OF THEM MAY NOT BE FULLY VISIBLE DUE TO OCCLUSIONS WITH OTHER OBJECTS. IN ADDITION, THE VISION SYSTEM MUST FACE VARIABLE LIGHTING CONDITIONS, WHICH MAKES THE PROBLEM DIFFICULT. Finally, once the principals in the state have been IDENTIFICED, THIS INFORMATIONS OF ENTERNMENT TO A MODEL CHANGE TO CLASSIFICATE THE ROBOT._x000D_ ADEMAS OF THE USE OF VISUAL INFORMATION, we propose a new approach based on the internationalisation with humans to resolve this time. THUS, THE ROBOT CAN BENEFIT FROM THE HELP GIVEN BY THE HUMAN TO OBTAIN MORE ACCURATE INFORMATION FROM A GIVEN PLACE. THE ROBOT, FOR EXAMPLE, CAN ASK QUESTIONS ABOUT THE OBJECTS YOU ARE SEEING, IN ORDER TO IMPROVE YOUR SYSTEM OF PERCEPTION AND THUS FACILITATE THE TASK OF SEMANTIC LOCALISATION. ON THE OTHER HAND, THE INFORMATION OBTAINED IN THE SEMANTIC LOCATION IS ALSO USEFUL TO IMPROVE THE PROCESS OF HUMAN-ROBOT INTERACTION. IN THE CASE OF SPEECH INTERACTIONS, RECOGNITION AND UNDERSTANDING CAPABILITIES CAN BE IMPROVED BY KNOWING WHERE WE ARE, WHICH ALLOWS PREDICTING THAT CERTAIN OBJECTS WILL BE REFERENCED DURING AN ORAL INTERACTION WHILE OTHERS WILL BE RARELY NAMED. THEREFORE, WE CAN RESTRICT THE VOCABULARY USED IN THE SPEECH RECOGNITION PROCESS TO IMPROVE UNDERSTANDING SKILLS. _x000D_ for ULTIMO THE COMBINATED USE OF INTERACTIONS BASED IN THE ROBLA AND EMPLOYMENT OF A Semanticated LOCALISATION SYSTEM may be used to improve ROBOT’s living conditions to the length of the time, within an active learning process. IN THIS WAY, THE ROBOT CAN, FOR EXAMPLE, OBTAIN INFORMATION ABOUT OBJECTS WHEN THE INFORMATION IN THE VISION SYSTEM IS NOT COMPLETELY RELIABLE. ON THE OTHER HAND, THE ROBOT CAN IMPROVE ITS KNOWLEDGE OF THE ENVIRONMENT THROUGH QUESTIONS ABOUT OBJECTS, PLACES OR PEOPLE THAT ARE UP TO NOW UNKNOWN TO HIM. Thus, the ROBOT can be able to adapt to changes in the environment or in the environment to be able to develop into a new environment._x000D_ ALL these tasks require a process of ROBUST INTEGRATION OF multimodal entrances and takes decisions with the end of the ROBOT being able to benefit from the best possible mode of the available information. TO DO THIS, PRECISE VISION AND SPEECH RECOGNITION SYSTEMS MUST BE BUILT TOGETHER WITH A FUSION INFORMATION MODULE CAPABLE OF DEALING WITH MULTIMODAL INFORMATION SOURCES. (English)
12 October 2021
0 references
DANS LE CADRE DE L’INITIATIVE I2010 (UE), L’UTILISATION DE ROBOTS AUXILIAIRES PEUT JOUER UN RÔLE CLÉ, NOTAMMENT EN CE QUI CONCERNE LES SOINS AUX PERSONNES ÂGÉES OU DÉPENDANTES. DANS CE CONTEXTE, ET DANS UN ENVIRONNEMENT DOMESTIQUE INTELLIGENT, UN ROBOT AUTONOME DEVRAIT ÊTRE EN MESURE D’IDENTIFIER L’ENDROIT OÙ IL SE TROUVE À UN MOMENT DONNÉ TOUT EN MANIPULANT UNE REPRÉSENTATION APPROPRIÉE DE L’ENVIRONNEMENT, Y COMPRIS DES OBJETS OU DES PERSONNES AVEC LESQUELLES INTERAGIR. DANS LES ENVIRONNEMENTS INTÉRIEURS, L’EMPLACEMENT SÉMANTIQUE EST LE PROCESSUS D’IDENTIFICATION DE L’EMPLACEMENT ACTUEL DU ROBOT. CETTE TÂCHE EST DIFFICILE À RÉSOUDRE CAR LA DISCRIMINATION ENTRE LES DIFFÉRENTES PIÈCES DE L’ENVIRONNEMENT PRÉSENTE UNE DIFFICULTÉ CONSIDÉRABLE. L’OBJECTIF PRINCIPAL EST DONC D’IDENTIFIER L’ENDROIT OÙ SE TROUVE LE ROBOT EN FONCTION DES OBJETS QU’IL PEUT VOIR. TOUT CE PROCESSUS NÉCESSITE DE PERCEVOIR DES OBJETS INDIVIDUELS, MÊME SI CERTAINS D’ENTRE EUX PEUVENT NE PAS ÊTRE ENTIÈREMENT VISIBLES EN RAISON D’OCCLUSIONS AVEC D’AUTRES OBJETS. EN OUTRE, LE SYSTÈME DE VISION DOIT FAIRE FACE À DES CONDITIONS D’ÉCLAIRAGE VARIABLES, CE QUI REND LE PROBLÈME DIFFICILE. Enfin, une fois que les principaux dans l’état ont été IDENTIFICED, CE INFORMATIONS DE L’ENTERNEMENT À UN MODÈLE CHANGEMENT POUR CLASSIFICER LE ROBOT._x000D_ Ademas OF THE USE OF VISUAL INFORMATION, nous proposons une nouvelle approche basée sur l’internationalisation avec les humains pour résoudre cette fois. AINSI, LE ROBOT PEUT BÉNÉFICIER DE L’AIDE DONNÉE PAR L’HOMME POUR OBTENIR DES INFORMATIONS PLUS PRÉCISES D’UN ENDROIT DONNÉ. LE ROBOT, PAR EXEMPLE, PEUT POSER DES QUESTIONS SUR LES OBJETS QUE VOUS VOYEZ, AFIN D’AMÉLIORER VOTRE SYSTÈME DE PERCEPTION ET AINSI FACILITER LA TÂCHE DE LOCALISATION SÉMANTIQUE. D’AUTRE PART, L’INFORMATION OBTENUE DANS L’EMPLACEMENT SÉMANTIQUE EST ÉGALEMENT UTILE POUR AMÉLIORER LE PROCESSUS D’INTERACTION HOMME-ROBOT. DANS LE CAS DES INTERACTIONS VOCALES, LES CAPACITÉS DE RECONNAISSANCE ET DE COMPRÉHENSION PEUVENT ÊTRE AMÉLIORÉES EN SACHANT OÙ NOUS SOMMES, CE QUI PERMET DE PRÉDIRE QUE CERTAINS OBJETS SERONT RÉFÉRENCÉS LORS D’UNE INTERACTION ORALE TANDIS QUE D’AUTRES SERONT RAREMENT NOMMÉS. PAR CONSÉQUENT, NOUS POUVONS RESTREINDRE LE VOCABULAIRE UTILISÉ DANS LE PROCESSUS DE RECONNAISSANCE DE LA PAROLE POUR AMÉLIORER LES COMPÉTENCES DE COMPRÉHENSION. _x000D_ pour ULTIMO L’UTILISATION combinée DES INTERACTIONS DANS LE ROBLA ET L’EMPLOI D’UN SYSTÈME DE LOCALISATION sémantique peut être utilisée pour améliorer les conditions de vie de ROBOT jusqu’à la durée, dans le cadre d’un processus d’apprentissage actif. DE CETTE FAÇON, LE ROBOT PEUT, PAR EXEMPLE, OBTENIR DES INFORMATIONS SUR LES OBJETS LORSQUE L’INFORMATION DANS LE SYSTÈME DE VISION N’EST PAS ENTIÈREMENT FIABLE. D’AUTRE PART, LE ROBOT PEUT AMÉLIORER SA CONNAISSANCE DE L’ENVIRONNEMENT PAR DES QUESTIONS SUR DES OBJETS, DES LIEUX OU DES PERSONNES QUI LUI SONT JUSQU’À PRÉSENT INCONNUES. Ainsi, le ROBOT peut être en mesure de s’adapter aux changements dans l’environnement ou dans l’environnement pour pouvoir se développer dans un nouvel environnement._x000D_Toutes ces tâches nécessitent un processus d’INTÉGRATION ROBUSTE DES entrées multimodales et prennent des décisions avec la fin du ROBOT étant en mesure de bénéficier du meilleur mode possible de l’information disponible. POUR CE FAIRE, DES SYSTÈMES PRÉCIS DE VISION ET DE RECONNAISSANCE VOCALE DOIVENT ÊTRE CONSTRUITS EN MÊME TEMPS QU’UN MODULE D’INFORMATION SUR LA FUSION CAPABLE DE TRAITER LES SOURCES D’INFORMATION MULTIMODALES. (French)
4 December 2021
0 references
IM RAHMEN DER INITIATIVE I2010 (EU) KANN DER EINSATZ VON HILFSROBOTERN EINE SCHLÜSSELROLLE SPIELEN, INSBESONDERE IN BEZUG AUF DIE BETREUUNG ÄLTERER ODER ABHÄNGIGER PERSONEN. IN DIESEM ZUSAMMENHANG UND IN EINER SMART HOME-UMGEBUNG SOLLTE EIN AUTONOMER ROBOTER IN DER LAGE SEIN, DEN ORT ZU IDENTIFIZIEREN, AN DEM ER SICH ZU EINEM BESTIMMTEN ZEITPUNKT BEFINDET, WÄHREND ER EINE ANGEMESSENE DARSTELLUNG DER UMGEBUNG, EINSCHLIESSLICH OBJEKTE ODER PERSONEN, MIT DENEN INTERAGIEREN SOLL, VERARBEITET. IN INNENRÄUMEN IST DER SEMANTISCHE STANDORT DER PROZESS, WO SICH DER ROBOTER BEFINDET. DIESE AUFGABE IST SCHWER ZU BEWÄLTIGEN, DA DIE DISKRIMINIERUNG ZWISCHEN DEN VERSCHIEDENEN RÄUMEN DER UMWELT EINE ERHEBLICHE SCHWIERIGKEIT DARSTELLT. DAS HAUPTZIEL BESTEHT DAHER DARIN, DEN ORT ZU IDENTIFIZIEREN, AN DEM SICH DER ROBOTER JE NACH OBJEKT BEFINDET, DAS ER SEHEN KANN. DIESER GANZE PROZESS ERFORDERT DIE WAHRNEHMUNG EINZELNER OBJEKTE, AUCH WENN EINIGE VON IHNEN AUFGRUND VON OKKLUSIONEN MIT ANDEREN OBJEKTEN MÖGLICHERWEISE NICHT VOLLSTÄNDIG SICHTBAR SIND. DARÜBER HINAUS MUSS DAS SICHTSYSTEM MIT VARIABLEN LICHTVERHÄLTNISSEN KONFRONTIERT WERDEN, WAS DAS PROBLEM ERSCHWERT. Schließlich, sobald die Direktoren im Staat IDENTIFICED, DIESEN INFORMATIONEN DER VERORDNUNG ZUM MODEL CHANGE, um das ROBOT zu klassifizieren._x000D_ Ademas of THE USE OF VISUAL INFORMATIONEN, schlagen wir einen neuen Ansatz vor, der auf der Internationalisierung mit den Menschen basiert, um diese Zeit zu lösen. SO KANN DER ROBOTER VON DER HILFE DES MENSCHEN PROFITIEREN, UM GENAUERE INFORMATIONEN VON EINEM BESTIMMTEN ORT ZU ERHALTEN. DER ROBOTER KANN BEISPIELSWEISE FRAGEN ZU DEN OBJEKTEN STELLEN, DIE SIE SEHEN, UM IHR WAHRNEHMUNGSSYSTEM ZU VERBESSERN UND SO DIE AUFGABE DER SEMANTISCHEN LOKALISIERUNG ZU ERLEICHTERN. ANDERERSEITS SIND DIE AN DER SEMANTISCHEN LAGE GEWONNENEN INFORMATIONEN AUCH NÜTZLICH, UM DEN PROZESS DER MENSCH-ROBOTER-INTERAKTION ZU VERBESSERN. IM FALLE VON SPRACHINTERAKTIONEN KÖNNEN ERKENNUNGS- UND VERSTEHENSFÄHIGKEITEN VERBESSERT WERDEN, INDEM MAN WEISS, WO WIR SIND, WAS DIE VORHERSAGE ERMÖGLICHT, DASS BESTIMMTE OBJEKTE WÄHREND EINER MÜNDLICHEN INTERAKTION REFERENZIERT WERDEN, WÄHREND ANDERE SELTEN GENANNT WERDEN. DAHER KÖNNEN WIR DAS VOKABULAR, DAS IM PROZESS DER SPRACHERKENNUNG VERWENDET WIRD, EINSCHRÄNKEN, UM DAS VERSTÄNDNIS VON FÄHIGKEITEN ZU VERBESSERN. _x000D_ für ULTIMO Die kombinierten Informationen über die in der ROBLA und BESCHÄFTIGUNG eines geschlossenen LOCALISATION SYSTEMs kalkuliert werden können, um die Lebensbedingungen von ROBOT im Laufe der Zeit innerhalb eines aktiven Lernprozesses zu verbessern. AUF DIESE WEISE KANN DER ROBOTER BEISPIELSWEISE INFORMATIONEN ÜBER OBJEKTE ERHALTEN, WENN DIE INFORMATIONEN IM SICHTSYSTEM NICHT VOLLSTÄNDIG ZUVERLÄSSIG SIND. ANDERERSEITS KANN DER ROBOTER SEIN WISSEN ÜBER DIE UMWELT DURCH FRAGEN ZU OBJEKTEN, ORTEN ODER MENSCHEN VERBESSERN, DIE IHM BISHER UNBEKANNT SIND. So kann sich der ROBOT an Veränderungen in der Umgebung oder in der Umgebung anpassen, um sich zu einer neuen Umgebung entwickeln zu können._x000D_ Alle diese Aufgaben erfordern einen Prozess der ROBUST INTEGRATION OF multimodalen Eingängen und Entscheidungen, mit denen das Ende des ROBOT von der bestmöglichen Art der verfügbaren Informationen profitieren kann. DAZU MÜSSEN PRÄZISE BILD- UND SPRACHERKENNUNGSSYSTEME ZUSAMMEN MIT EINEM FUSIONSINFORMATIONSMODUL AUFGEBAUT WERDEN, DAS MIT MULTIMODALEN INFORMATIONSQUELLEN UMGEHEN KANN. (German)
9 December 2021
0 references
IN HET KADER VAN HET INITIATIEF I2010 (EU) KAN HET GEBRUIK VAN ASSISTENTROBOTS EEN SLEUTELROL SPELEN, MET NAME WAT BETREFT DE ZORG VOOR OUDEREN OF AFHANKELIJKE PERSONEN. IN DIT VERBAND, EN IN EEN SLIMME THUISOMGEVING, MOET EEN AUTONOME ROBOT IN STAAT ZIJN OM DE PLAATS TE IDENTIFICEREN WAAR HIJ ZICH OP EEN BEPAALD MOMENT BEVINDT EN TEGELIJKERTIJD EEN PASSENDE WEERGAVE VAN DE OMGEVING TE HANTEREN, MET INBEGRIP VAN OBJECTEN OF MENSEN OM MEE TE INTERAGEREN. IN BINNENOMGEVINGEN IS SEMANTISCHE LOCATIE HET PROCES OM VAST TE STELLEN WAAR DE ROBOT ZICH MOMENTEEL BEVINDT. DEZE TAAK IS MOEILIJK AAN TE PAKKEN, AANGEZIEN HET DISCRIMINEREN TUSSEN DE VERSCHILLENDE RUIMTEN VAN HET MILIEU EEN AANZIENLIJKE MOEILIJKHEID VORMT. HET BELANGRIJKSTE DOEL IS DAAROM OM DE PLAATS TE BEPALEN WAAR DE ROBOT ZICH BEVINDT, AFHANKELIJK VAN DE OBJECTEN DIE HIJ KAN ZIEN. DIT HELE PROCES VEREIST HET WAARNEMEN VAN INDIVIDUELE OBJECTEN, HOEWEL SOMMIGE VAN HEN MOGELIJK NIET VOLLEDIG ZICHTBAAR ZIJN ALS GEVOLG VAN OCCLUSIES MET ANDERE OBJECTEN. BOVENDIEN MOET HET ZICHTSYSTEEM WORDEN GECONFRONTEERD MET VARIABELE LICHTOMSTANDIGHEDEN, WAT HET PROBLEEM MOEILIJK MAAKT. Tot slot, zodra de opdrachtgevers in de staat zijn IDENTIFICED, DIT INFORMATIE VAN DE GEBRUIK VAN EEN MODEL VERANDERING TO CLASSIFICATE THE ROBOT._x000D_ Ademas OF THE GEBRUIK VAN VISUAL INFORMATIE, stellen we een nieuwe aanpak voor op basis van de internationalisering met mensen om deze keer op te lossen. ZO KAN DE ROBOT PROFITEREN VAN DE HULP DIE DE MENS GEEFT OM NAUWKEURIGERE INFORMATIE TE VERKRIJGEN OP EEN BEPAALDE PLAATS. DE ROBOT KAN BIJVOORBEELD VRAGEN STELLEN OVER DE OBJECTEN DIE U ZIET, OM UW WAARNEMINGSSYSTEEM TE VERBETEREN EN ZO DE TAAK VAN SEMANTISCHE LOKALISATIE TE VERGEMAKKELIJKEN. AAN DE ANDERE KANT IS DE INFORMATIE VERKREGEN OP DE SEMANTISCHE LOCATIE OOK NUTTIG OM HET PROCES VAN MENS-ROBOT INTERACTIE TE VERBETEREN. IN HET GEVAL VAN SPRAAKINTERACTIES KUNNEN HERKENNINGS- EN BEGRIPSVERMOGENS WORDEN VERBETERD DOOR TE WETEN WAAR WE ZIJN, WAT HET MOGELIJK MAAKT TE VOORSPELLEN DAT BEPAALDE OBJECTEN TIJDENS EEN MONDELINGE INTERACTIE ZULLEN WORDEN GEREFEREERD, TERWIJL ANDERE ZELDEN ZULLEN WORDEN GENOEMD. DAAROM KUNNEN WE DE WOORDENSCHAT DIE WORDT GEBRUIKT IN HET SPRAAKHERKENNINGSPROCES BEPERKEN OM HET BEGRIP VAN VAARDIGHEDEN TE VERBETEREN. _x000D_ voor ULTIMO Het combinated GEBRUIK VAN INTERACTIES BASED IN DE ROBLA EN EMPLOYMENT OF A Semanticated LOCALISATION SYSTEM kan worden gebruikt om de levensomstandigheden van ROBOT tot de duur van de tijd te verbeteren, binnen een actief leerproces. OP DEZE MANIER KAN DE ROBOT BIJVOORBEELD INFORMATIE VERKRIJGEN OVER OBJECTEN WANNEER DE INFORMATIE IN HET VISIONSYSTEEM NIET VOLLEDIG BETROUWBAAR IS. ANDERZIJDS KAN DE ROBOT ZIJN KENNIS VAN HET MILIEU VERBETEREN DOOR VRAGEN OVER OBJECTEN, PLAATSEN OF MENSEN DIE HEM TOT NU TOE ONBEKEND ZIJN. Zo kan de ROBOT zich aanpassen aan veranderingen in de omgeving of in het milieu om zich te kunnen ontwikkelen tot een nieuwe omgeving._x000D_ Al deze taken vereisen een proces van ROBUST INTEGRATION VAN multimodale ingangen en neemt beslissingen met het einde van de ROBOT in staat om te profiteren van de best mogelijke modus van de beschikbare informatie. DAARTOE MOETEN NAUWKEURIGE VISIE- EN SPRAAKHERKENNINGSSYSTEMEN WORDEN GEBOUWD IN COMBINATIE MET EEN INFORMATIEMODULE VOOR FUSIES DIE IN STAAT IS MULTIMODALE INFORMATIEBRONNEN AAN TE PAKKEN. (Dutch)
17 December 2021
0 references
NELL'AMBITO DELL'INIZIATIVA I2010 (UE), L'USO DI ROBOT AUSILIARI PUÒ SVOLGERE UN RUOLO CHIAVE, IN PARTICOLARE PER QUANTO RIGUARDA L'ASSISTENZA ALLE PERSONE ANZIANE O NON AUTOSUFFICIENTI. IN QUESTO CONTESTO, E IN UN AMBIENTE DOMESTICO INTELLIGENTE, UN ROBOT AUTONOMO DOVREBBE ESSERE IN GRADO DI IDENTIFICARE IL LUOGO IN CUI SI TROVA IN UN DATO MOMENTO MENTRE GESTISCE UN'ADEGUATA RAPPRESENTAZIONE DELL'AMBIENTE, COMPRESI GLI OGGETTI O LE PERSONE CON CUI INTERAGIRE. NEGLI AMBIENTI INTERNI, LA POSIZIONE SEMANTICA È IL PROCESSO DI IDENTIFICAZIONE DI DOVE IL ROBOT SI TROVA ATTUALMENTE. QUESTO COMPITO È DIFFICILE DA AFFRONTARE IN QUANTO LA DISCRIMINAZIONE TRA I DIVERSI AMBIENTI DELL'AMBIENTE PRESENTA NOTEVOLI DIFFICOLTÀ. L'OBIETTIVO PRINCIPALE, QUINDI, È QUELLO DI IDENTIFICARE IL LUOGO IN CUI SI TROVA IL ROBOT A SECONDA DEGLI OGGETTI CHE PUÒ VEDERE. L'INTERO PROCESSO RICHIEDE LA PERCEZIONE DI SINGOLI OGGETTI, ANCHE SE ALCUNI DI ESSI POTREBBERO NON ESSERE COMPLETAMENTE VISIBILI A CAUSA DI OCCLUSIONI CON ALTRI OGGETTI. INOLTRE, IL SISTEMA DI VISIONE DEVE AFFRONTARE CONDIZIONI DI ILLUMINAZIONE VARIABILI, IL CHE RENDE IL PROBLEMA DIFFICILE. Infine, una volta che i principali nello stato sono stati IDENTIFICED, QUESTE INFORMAZIONI DI ENTERNMENT A UN MODELLO CAMBIO PER CLASSIFICARE IL ROBOT._x000D_ Ademas DELL'USO DELL'INFORMAZIONE VISUALE, proponiamo un nuovo approccio basato sull'internazionalizzazione con gli esseri umani per risolvere questa volta. COSÌ, IL ROBOT PUÒ BENEFICIARE DELL'AIUTO DATO DALL'UOMO PER OTTENERE INFORMAZIONI PIÙ ACCURATE DA UN DATO LUOGO. IL ROBOT, PER ESEMPIO, PUÒ PORRE DOMANDE SUGLI OGGETTI CHE SI STANNO VEDENDO, AL FINE DI MIGLIORARE IL VOSTRO SISTEMA DI PERCEZIONE E QUINDI FACILITARE IL COMPITO DI LOCALIZZAZIONE SEMANTICA. D'ALTRA PARTE, LE INFORMAZIONI OTTENUTE NELLA POSIZIONE SEMANTICA SONO UTILI ANCHE PER MIGLIORARE IL PROCESSO DI INTERAZIONE UOMO-ROBOT. NEL CASO DELLE INTERAZIONI VOCALI, LE CAPACITÀ DI RICONOSCIMENTO E COMPRENSIONE POSSONO ESSERE MIGLIORATE SAPENDO DOVE CI TROVIAMO, IL CHE PERMETTE DI PREVEDERE CHE ALCUNI OGGETTI SARANNO REFERENZIATI DURANTE UN'INTERAZIONE ORALE MENTRE ALTRI SARANNO RARAMENTE NOMINATI. PERTANTO, POSSIAMO LIMITARE IL VOCABOLARIO UTILIZZATO NEL PROCESSO DI RICONOSCIMENTO VOCALE PER MIGLIORARE LE CAPACITÀ DI COMPRENSIONE. _x000D_ per ULTIMO L'USO cumulato DI INTERAZIONI BASED IN ROBLA E OCCUPAZIONE DI UN SISTEMA DI LOCALISATION Semanticated può essere utilizzato per migliorare le condizioni di vita di ROBOT per tutta la durata del tempo, nell'ambito di un processo di apprendimento attivo. IN QUESTO MODO, IL ROBOT PUÒ, AD ESEMPIO, OTTENERE INFORMAZIONI SUGLI OGGETTI QUANDO LE INFORMAZIONI NEL SISTEMA DI VISIONE NON SONO COMPLETAMENTE AFFIDABILI. D'ALTRA PARTE, IL ROBOT PUÒ MIGLIORARE LA SUA CONOSCENZA DELL'AMBIENTE ATTRAVERSO DOMANDE SU OGGETTI, LUOGHI O PERSONE CHE FINO AD ORA SONO SCONOSCIUTE A LUI. Così, il ROBOT può essere in grado di adattarsi ai cambiamenti nell'ambiente o nell'ambiente per essere in grado di svilupparsi in un nuovo ambiente._x000D_ TUTTI questi compiti richiedono un processo di ROBUST INTEGRAZIONE DEGLI ingressi multimodali e prende decisioni con la fine del ROBOT essere in grado di beneficiare della migliore modalità possibile delle informazioni disponibili. A TAL FINE, DEVONO ESSERE COSTRUITI SISTEMI PRECISI DI VISIONE E RICONOSCIMENTO VOCALE INSIEME A UN MODULO INFORMATIVO SULLA FUSIONE IN GRADO DI GESTIRE FONTI DI INFORMAZIONE MULTIMODALI. (Italian)
16 January 2022
0 references
ΣΤΟ ΠΛΑΊΣΙΟ ΤΗΣ ΠΡΩΤΟΒΟΥΛΊΑΣ I2010 (ΕΕ), Η ΧΡΉΣΗ ΒΟΗΘΏΝ ΡΟΜΠΌΤ ΜΠΟΡΕΊ ΝΑ ΔΙΑΔΡΑΜΑΤΊΣΕΙ ΚΑΊΡΙΟ ΡΌΛΟ, ΙΔΊΩΣ ΌΣΟΝ ΑΦΟΡΆ ΤΗ ΦΡΟΝΤΊΔΑ ΗΛΙΚΙΩΜΈΝΩΝ Ή ΕΞΑΡΤΏΜΕΝΩΝ ΑΤΌΜΩΝ. ΣΤΟ ΠΛΑΊΣΙΟ ΑΥΤΌ, ΚΑΙ ΣΕ ΈΝΑ ΈΞΥΠΝΟ ΟΙΚΙΑΚΌ ΠΕΡΙΒΆΛΛΟΝ, ΈΝΑ ΑΥΤΌΝΟΜΟ ΡΟΜΠΌΤ ΘΑ ΠΡΈΠΕΙ ΝΑ ΕΊΝΑΙ ΣΕ ΘΈΣΗ ΝΑ ΕΝΤΟΠΊΖΕΙ ΤΟΝ ΤΌΠΟ ΌΠΟΥ ΒΡΊΣΚΕΤΑΙ ΣΕ ΜΙΑ ΔΕΔΟΜΈΝΗ ΣΤΙΓΜΉ, ΕΝΏ ΠΑΡΆΛΛΗΛΑ ΘΑ ΧΕΙΡΊΖΕΤΑΙ ΤΗΝ ΚΑΤΆΛΛΗΛΗ ΑΝΑΠΑΡΆΣΤΑΣΗ ΤΟΥ ΠΕΡΙΒΆΛΛΟΝΤΟΣ, ΣΥΜΠΕΡΙΛΑΜΒΑΝΟΜΈΝΩΝ ΤΩΝ ΑΝΤΙΚΕΙΜΈΝΩΝ Ή ΤΩΝ ΑΝΘΡΏΠΩΝ ΠΟΥ ΜΠΟΡΟΎΝ ΝΑ ΑΛΛΗΛΕΠΙΔΡΟΎΝ. ΣΕ ΕΣΩΤΕΡΙΚΟΎΣ ΧΏΡΟΥΣ, ΣΗΜΑΣΙΟΛΟΓΙΚΉ ΘΈΣΗ ΕΊΝΑΙ Η ΔΙΑΔΙΚΑΣΊΑ ΠΡΟΣΔΙΟΡΙΣΜΟΎ ΤΟΥ ΠΟΎ ΒΡΊΣΚΕΤΑΙ ΤΟ ΡΟΜΠΌΤ ΕΠΊ ΤΟΥ ΠΑΡΌΝΤΟΣ. ΤΟ ΈΡΓΟ ΑΥΤΌ ΕΊΝΑΙ ΔΎΣΚΟΛΟ ΝΑ ΑΝΤΙΜΕΤΩΠΙΣΤΕΊ, ΔΕΔΟΜΈΝΟΥ ΌΤΙ Η ΔΙΆΚΡΙΣΗ ΜΕΤΑΞΎ ΤΩΝ ΔΙΑΦΌΡΩΝ ΑΙΘΟΥΣΏΝ ΤΟΥ ΠΕΡΙΒΆΛΛΟΝΤΟΣ ΠΑΡΟΥΣΙΆΖΕΙ ΣΗΜΑΝΤΙΚΉ ΔΥΣΚΟΛΊΑ. Ο ΚΎΡΙΟΣ ΣΤΌΧΟΣ, ΩΣ ΕΚ ΤΟΎΤΟΥ, ΕΊΝΑΙ ΝΑ ΠΡΟΣΔΙΟΡΙΣΤΕΊ Ο ΤΌΠΟΣ ΌΠΟΥ ΒΡΊΣΚΕΤΑΙ ΤΟ ΡΟΜΠΌΤ ΑΝΆΛΟΓΑ ΜΕ ΤΑ ΑΝΤΙΚΕΊΜΕΝΑ ΠΟΥ ΜΠΟΡΕΊ ΝΑ ΔΕΙ. ΌΛΗ ΑΥΤΉ Η ΔΙΑΔΙΚΑΣΊΑ ΑΠΑΙΤΕΊ ΝΑ ΑΝΤΙΛΗΦΘΟΎΝ ΜΕΜΟΝΩΜΈΝΑ ΑΝΤΙΚΕΊΜΕΝΑ, ΠΑΡΌΛΟ ΠΟΥ ΟΡΙΣΜΈΝΑ ΑΠΌ ΑΥΤΆ ΜΠΟΡΕΊ ΝΑ ΜΗΝ ΕΊΝΑΙ ΠΛΉΡΩΣ ΟΡΑΤΆ ΛΌΓΩ ΤΩΝ ΑΠΟΚΛΕΙΣΜΏΝ ΜΕ ΆΛΛΑ ΑΝΤΙΚΕΊΜΕΝΑ. ΕΠΙΠΛΈΟΝ, ΤΟ ΣΎΣΤΗΜΑ ΌΡΑΣΗΣ ΠΡΈΠΕΙ ΝΑ ΑΝΤΙΜΕΤΩΠΊΖΕΙ ΜΕΤΑΒΛΗΤΈΣ ΣΥΝΘΉΚΕΣ ΦΩΤΙΣΜΟΎ, ΓΕΓΟΝΌΣ ΠΟΥ ΚΑΘΙΣΤΆ ΤΟ ΠΡΌΒΛΗΜΑ ΔΎΣΚΟΛΟ. Τέλος, από τη στιγμή που οι αρχηγοί της πολιτείας αναγνωριστούν, ΑΥΤΕΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΕΣ ΔΙΕΥΘΥΝΣΗΣ ΣΤΗΝ ΑΛΛΑΓΗ ΤΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΩΝ ΓΙΑ ΤΗ ΔΙΕΥΘΥΝΣΗ ΤΟ ROBOT._x000D_ Ademas OF THE USE OF VISUAL INFORMATION, προτείνουμε μια νέα προσέγγιση βασισμένη στη διεθνοποίηση με τους ανθρώπους για να επιλύσει αυτή τη φορά. ΈΤΣΙ, ΤΟ ΡΟΜΠΌΤ ΜΠΟΡΕΊ ΝΑ ΕΠΩΦΕΛΗΘΕΊ ΑΠΌ ΤΗ ΒΟΉΘΕΙΑ ΠΟΥ ΔΊΝΕΙ Ο ΆΝΘΡΩΠΟΣ ΓΙΑ ΝΑ ΛΆΒΕΙ ΑΚΡΙΒΈΣΤΕΡΕΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΊΕΣ ΑΠΌ ΈΝΑ ΔΕΔΟΜΈΝΟ ΜΈΡΟΣ. ΤΟ ΡΟΜΠΌΤ, ΓΙΑ ΠΑΡΆΔΕΙΓΜΑ, ΜΠΟΡΕΊ ΝΑ ΚΆΝΕΙ ΕΡΩΤΉΣΕΙΣ ΣΧΕΤΙΚΆ ΜΕ ΤΑ ΑΝΤΙΚΕΊΜΕΝΑ ΠΟΥ ΒΛΈΠΕΤΕ, ΠΡΟΚΕΙΜΈΝΟΥ ΝΑ ΒΕΛΤΙΏΣΕΙ ΤΟ ΣΎΣΤΗΜΑ ΑΝΤΊΛΗΨΗΣ ΣΑΣ ΚΑΙ ΈΤΣΙ ΝΑ ΔΙΕΥΚΟΛΎΝΕΙ ΤΟ ΈΡΓΟ ΤΗΣ ΣΗΜΑΣΙΟΛΟΓΙΚΉΣ ΤΟΠΙΚΟΠΟΊΗΣΗΣ. ΑΠΌ ΤΗΝ ΆΛΛΗ ΠΛΕΥΡΆ, ΟΙ ΠΛΗΡΟΦΟΡΊΕΣ ΠΟΥ ΛΑΜΒΆΝΟΝΤΑΙ ΣΤΗ ΣΗΜΑΣΙΟΛΟΓΙΚΉ ΘΈΣΗ ΕΊΝΑΙ ΕΠΊΣΗΣ ΧΡΉΣΙΜΕΣ ΓΙΑ ΤΗ ΒΕΛΤΊΩΣΗ ΤΗΣ ΔΙΑΔΙΚΑΣΊΑΣ ΑΛΛΗΛΕΠΊΔΡΑΣΗΣ ΑΝΘΡΏΠΟΥ-ΡΟΜΠΌΤ. ΣΤΗΝ ΠΕΡΊΠΤΩΣΗ ΤΩΝ ΑΛΛΗΛΕΠΙΔΡΆΣΕΩΝ ΤΗΣ ΟΜΙΛΊΑΣ, Η ΑΝΑΓΝΏΡΙΣΗ ΚΑΙ ΟΙ ΙΚΑΝΌΤΗΤΕΣ ΚΑΤΑΝΌΗΣΗΣ ΜΠΟΡΟΎΝ ΝΑ ΒΕΛΤΙΩΘΟΎΝ ΜΕ ΤΟ ΝΑ ΓΝΩΡΊΖΟΥΜΕ ΠΟΎ ΒΡΙΣΚΌΜΑΣΤΕ, ΓΕΓΟΝΌΣ ΠΟΥ ΕΠΙΤΡΈΠΕΙ ΤΗΝ ΠΡΌΒΛΕΨΗ ΌΤΙ ΟΡΙΣΜΈΝΑ ΑΝΤΙΚΕΊΜΕΝΑ ΘΑ ΑΝΑΦΈΡΟΝΤΑΙ ΚΑΤΆ ΤΗ ΔΙΆΡΚΕΙΑ ΜΙΑΣ ΠΡΟΦΟΡΙΚΉΣ ΑΛΛΗΛΕΠΊΔΡΑΣΗΣ, ΕΝΏ ΆΛΛΑ ΣΠΆΝΙΑ ΘΑ ΟΝΟΜΆΖΟΝΤΑΙ. ΩΣ ΕΚ ΤΟΎΤΟΥ, ΜΠΟΡΟΎΜΕ ΝΑ ΠΕΡΙΟΡΊΣΟΥΜΕ ΤΟ ΛΕΞΙΛΌΓΙΟ ΠΟΥ ΧΡΗΣΙΜΟΠΟΙΕΊΤΑΙ ΣΤΗ ΔΙΑΔΙΚΑΣΊΑ ΑΝΑΓΝΏΡΙΣΗΣ ΟΜΙΛΊΑΣ ΓΙΑ ΤΗ ΒΕΛΤΊΩΣΗ ΤΩΝ ΔΕΞΙΟΤΉΤΩΝ ΚΑΤΑΝΌΗΣΗΣ. _x000D_ για ULTIMO Η συνδυασμένη χρήση των διαδραστηρίων που βασίζονται στο ROBLA ΚΑΙ ΑΠΑΣΧΟΛΗΣΗ ΣΥΣΤΗΜΑΤΟΣ ΣΧΕΔΙΑΣΜΕΝΗΣ ΤΟΠΟΘΕΤΗΣΗΣ μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη βελτίωση των συνθηκών διαβίωσης του ROBOT στο χρονικό διάστημα, στο πλαίσιο μιας ενεργού μαθησιακής διαδικασίας. ΜΕ ΑΥΤΌΝ ΤΟΝ ΤΡΌΠΟ, ΤΟ ΡΟΜΠΌΤ ΜΠΟΡΕΊ, ΓΙΑ ΠΑΡΆΔΕΙΓΜΑ, ΝΑ ΛΑΜΒΆΝΕΙ ΠΛΗΡΟΦΟΡΊΕΣ ΣΧΕΤΙΚΆ ΜΕ ΑΝΤΙΚΕΊΜΕΝΑ ΌΤΑΝ ΟΙ ΠΛΗΡΟΦΟΡΊΕΣ ΣΤΟ ΣΎΣΤΗΜΑ ΌΡΑΣΗΣ ΔΕΝ ΕΊΝΑΙ ΑΠΟΛΎΤΩΣ ΑΞΙΌΠΙΣΤΕΣ. ΑΠΌ ΤΗΝ ΆΛΛΗ ΠΛΕΥΡΆ, ΤΟ ΡΟΜΠΌΤ ΜΠΟΡΕΊ ΝΑ ΒΕΛΤΙΏΣΕΙ ΤΙΣ ΓΝΏΣΕΙΣ ΤΟΥ ΓΙΑ ΤΟ ΠΕΡΙΒΆΛΛΟΝ ΜΈΣΩ ΕΡΩΤΉΣΕΩΝ ΣΧΕΤΙΚΆ ΜΕ ΑΝΤΙΚΕΊΜΕΝΑ, ΤΌΠΟΥΣ Ή ΑΝΘΡΏΠΟΥΣ ΠΟΥ ΕΊΝΑΙ ΜΈΧΡΙ ΣΤΙΓΜΉΣ ΆΓΝΩΣΤΕΣ ΣΕ ΑΥΤΌΝ. Έτσι, η ROBOT μπορεί να είναι σε θέση να προσαρμοστεί στις αλλαγές στο περιβάλλον ή στο περιβάλλον ώστε να είναι σε θέση να εξελιχθεί σε ένα νέο περιβάλλον._x000D_ Όλα αυτά τα καθήκοντα απαιτούν μια διαδικασία ROBUST ΕΙΣΑΓΩΓΗ πολυτροπικών εισόδων και λαμβάνει αποφάσεις με το τέλος της ROBOT να είναι σε θέση να επωφεληθούν από τον καλύτερο δυνατό τρόπο των διαθέσιμων πληροφοριών. ΓΙΑ ΤΟΝ ΣΚΟΠΌ ΑΥΤΌ, ΠΡΈΠΕΙ ΝΑ ΔΗΜΙΟΥΡΓΗΘΟΎΝ ΑΚΡΙΒΉ ΣΥΣΤΉΜΑΤΑ ΑΝΑΓΝΏΡΙΣΗΣ ΤΗΣ ΌΡΑΣΗΣ ΚΑΙ ΤΗΣ ΟΜΙΛΊΑΣ ΜΑΖΊ ΜΕ ΜΙΑ ΕΝΌΤΗΤΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΏΝ ΣΎΝΤΗΞΗΣ ΙΚΑΝΉ ΝΑ ΑΣΧΟΛΕΊΤΑΙ ΜΕ ΠΟΛΥΤΡΟΠΙΚΈΣ ΠΗΓΈΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΏΝ. (Greek)
18 August 2022
0 references
INDEN FOR RAMMERNE AF I2010-INITIATIVET (EU) KAN BRUGEN AF ASSISTERENDE ROBOTTER SPILLE EN CENTRAL ROLLE, NAVNLIG MED HENSYN TIL PLEJE AF ÆLDRE ELLER PLEJEKRÆVENDE PERSONER. I DENNE FORBINDELSE OG I ET INTELLIGENT HJEMMEMILJØ BØR EN AUTONOM ROBOT VÆRE I STAND TIL AT IDENTIFICERE DET STED, HVOR DEN BEFINDER SIG PÅ ET GIVET TIDSPUNKT, OG SAMTIDIG HÅNDTERE EN PASSENDE REPRÆSENTATION AF MILJØET, HERUNDER OBJEKTER ELLER MENNESKER AT INTERAGERE MED. I INDENDØRS MILJØER ER SEMANTISK PLACERING PROCESSEN MED AT IDENTIFICERE, HVOR ROBOTTEN I ØJEBLIKKET ER PLACERET. DENNE OPGAVE ER VANSKELIG AT LØSE, DA FORSKELSBEHANDLING MELLEM DE FORSKELLIGE RUM I MILJØET ER FORBUNDET MED BETYDELIGE VANSKELIGHEDER. HOVEDFORMÅLET ER DERFOR AT IDENTIFICERE DET STED, HVOR ROBOTTEN ER PLACERET AFHÆNGIGT AF DE OBJEKTER, DEN KAN SE. HELE DENNE PROCES KRÆVER AT OPFATTE INDIVIDUELLE OBJEKTER, SELVOM NOGLE AF DEM MÅSKE IKKE ER FULDT SYNLIGE PÅ GRUND AF OKKLUSIONER MED ANDRE OBJEKTER. DERUDOVER SKAL SYNSSYSTEMET STÅ OVER FOR FORSKELLIGE LYSFORHOLD, HVILKET GØR PROBLEMET VANSKELIGT. Endelig foreslår vi en ny tilgang baseret på internationalisering med mennesker for at løse denne gang, når statsoverhovederne er blevet IDENTIFICERET, DENNE OPLYSNINGER AF ENTERNMENTER TIL EN MODEL KANGE TIL KLASSIFIKATIONEN._x000D_ Ademas AF BRUG AF VISUAL INFORMATION. SÅLEDES KAN ROBOTTEN DRAGE FORDEL AF DEN HJÆLP, SOM MENNESKET GIVER FOR AT FÅ MERE NØJAGTIGE OPLYSNINGER FRA ET GIVET STED. ROBOTTEN KAN F.EKS. STILLE SPØRGSMÅL OM DE OBJEKTER, DU SER, FOR AT FORBEDRE DIT OPFATTELSESSYSTEM OG DERMED LETTE OPGAVEN MED SEMANTISK LOKALISERING. PÅ DEN ANDEN SIDE ER DE OPLYSNINGER, DER OPNÅS PÅ DET SEMANTISKE STED, OGSÅ NYTTIGE TIL AT FORBEDRE PROCESSEN MED INTERAKTION MELLEM MENNESKER OG ROBOTTER. I TILFÆLDE AF TALEINTERAKTIONER KAN GENKENDELSES- OG FORSTÅELSESEVNER FORBEDRES VED AT VIDE, HVOR VI ER, HVILKET GØR DET MULIGT AT FORUDSIGE, AT VISSE OBJEKTER VIL BLIVE REFERERET UNDER EN MUNDTLIG INTERAKTION, MENS ANDRE SJÆLDENT VIL BLIVE NAVNGIVET. DERFOR KAN VI BEGRÆNSE DET ORDFORRÅD, DER ANVENDES I TALEGENKENDELSESPROCESSEN FOR AT FORBEDRE FORSTÅELSEN AF FÆRDIGHEDER. _x000D_ for ULTIMO Den kombinerede brug af INTERACTIONER BASERET I ROBLA OG BESKÆFTIGELSE af et semantisk LOCALISATION SYSTEM kan anvendes til at forbedre ROBOTs levevilkår til længden af tiden, inden for en aktiv læringsproces. PÅ DENNE MÅDE KAN ROBOTTEN F.EKS. FÅ OPLYSNINGER OM OBJEKTER, NÅR OPLYSNINGERNE I SYNSSYSTEMET IKKE ER HELT PÅLIDELIGE. PÅ DEN ANDEN SIDE KAN ROBOTTEN FORBEDRE SIN VIDEN OM MILJØET GENNEM SPØRGSMÅL OM GENSTANDE, STEDER ELLER MENNESKER, DER INDTIL NU ER UKENDTE FOR HAM. Således kan ROBOT være i stand til at tilpasse sig ændringer i miljøet eller i miljøet for at kunne udvikle sig til et nyt miljø._x000D_ ALL disse opgaver kræver en proces med ROBUST INTEGRATION af multimodale indgange og træffer beslutninger, når ROBOT er i stand til at drage fordel af den bedst mulige måde de tilgængelige oplysninger. FOR AT GØRE DETTE SKAL DER OPBYGGES PRÆCISE SYNS- OG TALEGENKENDELSESSYSTEMER SAMMEN MED ET FUSIONSINFORMATIONSMODUL, DER KAN HÅNDTERE MULTIMODALE INFORMATIONSKILDER. (Danish)
18 August 2022
0 references
I2010-ALOITTEEN (EU) PUITTEISSA AVUSTAJAROBOTTIEN KÄYTÖLLÄ VOI OLLA KESKEINEN ROOLI ERITYISESTI VANHUSTEN TAI HUOLLETTAVIEN HENKILÖIDEN HOIDOSSA. TÄSSÄ YHTEYDESSÄ JA ÄLYKKÄÄSSÄ KOTIYMPÄRISTÖSSÄ AUTONOMISEN ROBOTIN OLISI PYSTYTTÄVÄ TUNNISTAMAAN PAIKKA, JOSSA SE ON TIETTYNÄ AJANKOHTANA, SAMALLA KUN SE KÄSITTELEE YMPÄRISTÖN ASIANMUKAISTA ESITTÄMISTÄ, MUKAAN LUKIEN ESINEET TAI IHMISET, JOIDEN KANSSA ON VUOROVAIKUTUKSESSA. SISÄTILOISSA SEMANTTINEN SIJAINTI ON PROSESSI, JOSSA MÄÄRITETÄÄN, MISSÄ ROBOTTI TÄLLÄ HETKELLÄ SIJAITSEE. TÄTÄ TEHTÄVÄÄ ON VAIKEA KÄSITELLÄ, KOSKA ERI YMPÄRISTÖHUONEIDEN VÄLINEN EROTTELU AIHEUTTAA HUOMATTAVIA VAIKEUKSIA. PÄÄTAVOITTEENA ON SIIS TUNNISTAA PAIKKA, JOSSA ROBOTTI SIJAITSEE RIIPPUEN SIITÄ, MITÄ ESINEITÄ SE NÄKEE. TÄMÄ KOKO PROSESSI EDELLYTTÄÄ YKSITTÄISTEN ESINEIDEN HAVAITSEMISTA, VAIKKA JOTKUT NIISTÄ EIVÄT EHKÄ OLE TÄYSIN NÄKYVISSÄ MUIDEN ESINEIDEN KANSSA. LISÄKSI NÄKÖJÄRJESTELMÄN ON KOHDATTAVA MUUTTUVAT VALAISTUSOLOSUHTEET, MIKÄ VAIKEUTTAA ONGELMAA. Lopuksi, kun valtion rehtorit on tunnistettu, TÄMÄN TIEDOT KOSKEVAT TIEDOT MODEL CHANGE TO CLASSIFICATE THE ROBOT._x000D_ VISUAL INFORMATION-KÄYTTÄJÄT, ehdotamme uutta lähestymistapaa, joka perustuu kansainvälistymiseen ihmisten kanssa tällä kertaa. NÄIN ROBOTTI VOI HYÖTYÄ IHMISEN ANTAMASTA AVUSTA SAADAKSEEN TARKEMPAA TIETOA TIETYSTÄ PAIKASTA. ESIMERKIKSI ROBOTTI VOI ESITTÄÄ KYSYMYKSIÄ NÄKEMÄSTÄSI ESINEISTÄ PARANTAAKSEEN HAVAINTOJÄRJESTELMÄÄSI JA SITEN HELPOTTAAKSEEN SEMANTTISTA LOKALISOINTITEHTÄVÄÄ. TOISAALTA SEMANTTISESTA SIJAINNISTA SAADUT TIEDOT OVAT MYÖS HYÖDYLLISIÄ IHMISEN JA ROBOTIN VÄLISEN VUOROVAIKUTUKSEN PARANTAMISEKSI. PUHEEN VUOROVAIKUTUKSEN TAPAUKSESSA TUNNISTUS- JA YMMÄRTÄMISKYKYÄ VOIDAAN PARANTAA TIETÄMÄLLÄ, MISSÄ OLEMME, MIKÄ MAHDOLLISTAA ENNUSTAMISEN, ETTÄ TIETTYIHIN ESINEISIIN VIITATAAN SUULLISEN VUOROVAIKUTUKSEN AIKANA, KUN TAAS TOISET HARVOIN NIMETÄÄN. SIKSI VOIMME RAJOITTAA PUHEENTUNNISTUSPROSESSISSA KÄYTETTÄVÄÄ SANASTOA TAITOJEN YMMÄRTÄMISEN PARANTAMISEKSI. _x000D_ ULTIMO: lle Semanticated LOCALISATION SYSTEM -järjestelmän ROBLA- JA EMPLOYMENTIN KÄYTTÖJÄRJESTELMÄ voidaan käyttää ROBOTin elinolosuhteiden parantamiseen ajan pituuteen aktiivisessa oppimisprosessissa. TÄLLÄ TAVOIN ROBOTTI VOI ESIMERKIKSI SAADA TIETOA ESINEISTÄ, KUN NÄKÖJÄRJESTELMÄN TIEDOT EIVÄT OLE TÄYSIN LUOTETTAVIA. TOISAALTA ROBOTTI VOI PARANTAA TIETÄMYSTÄÄN YMPÄRISTÖSTÄ KYSYMYKSILLÄ ESINEISTÄ, PAIKOISTA TAI IHMISISTÄ, JOTKA OVAT TÄHÄN ASTI HÄNELLE TUNTEMATTOMIA. Näin ollen ROBOT voi mukautua ympäristön tai ympäristön muutoksiin, jotta se voi kehittyä uudeksi ympäristöksi._x000D_ KAIKKI nämä tehtävät edellyttävät multimodaalisten sisäänkäyntien ROBUST INTEGRATION OF multimodaalista sisäänkäyntiä ja tekevät päätöksiä, kun ROBOT-tietokannan lopussa on mahdollista hyödyntää parasta mahdollista saatavilla olevaa tietoa. TÄTÄ VARTEN ON RAKENNETTAVA TARKAT NÄKÖ- JA PUHEENTUNNISTUSJÄRJESTELMÄT YHDESSÄ FUUSIOTIETOMODUULIN KANSSA, JOKA PYSTYY KÄSITTELEMÄÄN MULTIMODAALISIA TIETOLÄHTEITÄ. (Finnish)
18 August 2022
0 references
FI ĦDAN L-INIZJATTIVA I2010 (UE), L-UŻU TA’ ASSISTENTI ROBOTS JISTA’ JKOLLU RWOL EWLIENI, SPEĊJALMENT FIR-RIGWARD TAL-KURA TAL-ANZJANI JEW TAL-PERSUNI DIPENDENTI. F’DAN IL-KUNTEST, U F’AMBJENT TA’ DAR INTELLIĠENTI, ROBOT AWTONOMU JENĦTIEĠ LI JKUN JISTA’ JIDENTIFIKA L-POST FEJN IKUN F’MUMENT PARTIKOLARI FILWAQT LI JITTRATTA RAPPREŻENTAZZJONI XIERQA TAL-AMBJENT, INKLUŻI OĠĠETTI JEW PERSUNI LI GĦANDHOM JINTERAĠIXXU MAGĦHOM. F’AMBJENTI FUQ ĠEWWA, IL-POST SEMANTIKU HUWA L-PROĊESS TA’ IDENTIFIKAZZJONI TA’ FEJN JINSAB IR-ROBOT BĦALISSA. DAN IL-KOMPITU HUWA DIFFIĊLI LI JIĠI INDIRIZZAT PERESS LI D-DISKRIMINAZZJONI BEJN IL-KMAMAR DIFFERENTI TAL-AMBJENT TIPPREŻENTA DIFFIKULTÀ KONSIDEREVOLI. L-GĦAN EWLIENI, GĦALHEKK, HUWA LI JIĠI IDENTIFIKAT IL-POST FEJN JINSAB IR-ROBOT SKONT L-OĠĠETTI LI JISTA’ JARA. DAN IL-PROĊESS KOLLU JEĦTIEĠ LI JIPPERĊEPIXXU OĠĠETTI INDIVIDWALI, ANKI JEKK XI WĦUD MINNHOM JISTGĦU MA JKUNUX KOMPLETAMENT VIŻIBBLI MINĦABBA OKKLUŻJONIJIET MA ‘OĠĠETTI OĦRA. BARRA MINN HEKK, IS-SISTEMA TA’ VIŻJONI TRID TIFFAĊĊJA KUNDIZZJONIJIET TA’ DAWL VARJABBLI, LI JAGĦMEL IL-PROBLEMA DIFFIĊLI. Fl-aħħar nett, ladarba l-prinċipali fl-istat ikunu ġew IDENTIFICED, DIN INFORMAZZJONI TAL-ENTERNMENT GĦALL-KOLLOX GĦANDHOM JIKKLASSIZZA L-ROBOT._x000D_ Ademas TAL-UŻU TA’ INFORMAZZJONI VISUALI, aħna nipproponu approċċ ġdid ibbażat fuq l-internazzjonalizzazzjoni mal-bnedmin biex tissolva din id-darba. GĦALHEKK, IR-ROBOT JISTA’ JIBBENEFIKA MILL-GĦAJNUNA MOGĦTIJA MILL-BNIEDEM BIEX JIKSEB INFORMAZZJONI AKTAR PREĊIŻA MINN POST PARTIKOLARI. IR-ROBOT, PEREŻEMPJU, JISTA’ JISTAQSI MISTOQSIJIET DWAR L-OĠĠETTI LI QED TARA, SABIEX ITEJJEB IS-SISTEMA TIEGĦEK TA’ PERĊEZZJONI U B’HEKK JIFFAĊILITA L-KOMPITU TAL-LOKALIZZAZZJONI SEMANTIKA. MIN-NAĦA L-OĦRA, L-INFORMAZZJONI MIKSUBA FIL-POST SEMANTIKU HIJA UTLI WKOLL BIEX JITTEJJEB IL-PROĊESS TA’ INTERAZZJONI BEJN IL-BNIEDEM U R-ROBOT. FIL-KAŻ TA ‘INTERAZZJONIJIET DISKORS, KAPAĊITAJIET RIKONOXXIMENT U FEHIM JISTGĦU JITTEJBU BILLI JKUNU JAFU FEJN AĦNA, LI JIPPERMETTI TBASSIR LI ĊERTI OĠĠETTI SE JIĠU REFERENZJATI MATUL INTERAZZJONI ORALI FILWAQT LI OĦRAJN SE JKUNU RARAMENT IMSEMMIJA. GĦALHEKK, NISTGĦU NILLIMITAW IL-VOKABULARJU UŻAT FIL-PROĊESS TA’ RIKONOXXIMENT TAD-DISKORS BIEX INTEJBU L-ĦILIET TA’ FEHIM. _x000D_ għall ULTIMO L-UŻU kombinat ta ‘INTERACTIONS BASED FL-ROBLA U L-IMPJIEGI TA ‘SYSTEM LOCALISATION semantiċita jistgħu jintużaw biex itejbu l-kondizzjonijiet ta’ għajxien ROBOT għat-tul tal-ħin, fi ħdan proċess ta ‘tagħlim attiv. B’DAN IL-MOD, IR-ROBOT JISTA’, PEREŻEMPJU, JIKSEB INFORMAZZJONI DWAR OĠĠETTI META L-INFORMAZZJONI FIS-SISTEMA TA’ VIŻJONI MA TKUNX KOMPLETAMENT AFFIDABBLI. MIN-NAĦA L-OĦRA, IR-ROBOT JISTA’ JTEJJEB L-GĦARFIEN TIEGĦU DWAR L-AMBJENT PERMEZZ TA’ MISTOQSIJIET DWAR OĠĠETTI, POSTIJIET JEW NIES LI S’ISSA MHUMIEX MAGĦRUFA MINNU. B’hekk, ir-ROBOT jista’ jkun kapaċi jadatta għall-bidliet fl-ambjent jew fl-ambjent biex ikun jista’ jiżviluppa f’ambjent ġdid._x000D_ KOLLHA dawn il-kompiti jeħtieġu proċess ta’ INTEGRAZZJONI ROBUST TAL-entraturi multimodali u jieħu deċiżjonijiet bi tmiem ir-ROBOT ikun jista’ jibbenefika mill-aħjar mod possibbli tal-informazzjoni disponibbli. GĦAL DAN IL-GĦAN, GĦANDHOM JINBNEW SISTEMI PREĊIŻI TA’ RIKONOXXIMENT TAL-VIŻJONI U TAD-DISKORS FLIMKIEN MA’ MODULU TA’ INFORMAZZJONI DWAR IL-FUŻJONI LI JKUN KAPAĊI JITTRATTA SORSI TA’ INFORMAZZJONI MULTIMODALI. (Maltese)
18 August 2022
0 references
I2010 (ES) INICIATĪVĀ BŪTISKA NOZĪME VAR BŪT ROBOTU PALĪGU IZMANTOŠANAI, JO ĪPAŠI ATTIECĪBĀ UZ VECĀKA GADAGĀJUMA CILVĒKU VAI APGĀDĀJAMU PERSONU APRŪPI. ŠAJĀ KONTEKSTĀ UN VIEDĀS MĀJAS VIDĒ AUTONOMAM ROBOTAM BŪTU JĀSPĒJ NOTEIKT VIETU, KUR TAS ATRODAS ATTIECĪGAJĀ LAIKĀ, VIENLAIKUS RĪKOJOTIES AR ATBILSTOŠU VIDES PĀRSTĀVĪBU, TOSTARP OBJEKTIEM VAI CILVĒKIEM, AR KURIEM MIJIEDARBOJAS. IEKŠTELPU VIDĒ SEMANTISKĀ ATRAŠANĀS VIETA IR PROCESS, LAI NOTEIKTU, KUR ROBOTS PAŠLAIK ATRODAS. ŠO UZDEVUMU IR GRŪTI RISINĀT, JO DAŽĀDU VIDES TELPU DISKRIMINĀCIJA RADA IEVĒROJAMAS GRŪTĪBAS. TĀPĒC GALVENAIS MĒRĶIS IR NOTEIKT VIETU, KUR ATRODAS ROBOTS, ATKARĪBĀ NO OBJEKTIEM, KO TĀ VAR REDZĒT. ŠIS VISS PROCESS PRASA UZTVEROT ATSEVIŠĶUS OBJEKTUS, LAI GAN DAŽI NO TIEM VAR NEBŪT PILNĪBĀ REDZAMI SAKARĀ AR OKLŪZIJU AR CITIEM OBJEKTIEM. TURKLĀT REDZES SISTĒMAI IR JĀSASKARAS AR MAINĪGIEM APGAISMOJUMA APSTĀKĻIEM, KAS APGRŪTINA PROBLĒMU. Visbeidzot, tiklīdz principāli valstī ir IDENTIFICED, ŠIS INFORMĀCIJAS ENTERNMENTS A MODEL CHANGE KLASSIFIKĀTS ROBOT._x000D_ Ademas of the USE VISUAL INFORMĀCIJA, mēs ierosinām jaunu pieeju, pamatojoties uz internacionalizāciju ar cilvēkiem, lai atrisinātu šo laiku. TĀDĒJĀDI ROBOTS VAR GŪT LABUMU NO PALĪDZĪBAS, KO SNIEDZ CILVĒKS, LAI IEGŪTU PRECĪZĀKU INFORMĀCIJU NO KONKRĒTAS VIETAS. PIEMĒRAM, ROBOTS VAR UZDOT JAUTĀJUMUS PAR REDZAMAJIEM OBJEKTIEM, LAI UZLABOTU JŪSU UZTVERES SISTĒMU UN TĀDĒJĀDI ATVIEGLOTU SEMANTISKĀS LOKALIZĀCIJAS UZDEVUMU. NO OTRAS PUSES, SEMANTISKĀ ATRAŠANĀS VIETĀ IEGŪTĀ INFORMĀCIJA IR NODERĪGA ARĪ, LAI UZLABOTU CILVĒKA UN ROBOTU MIJIEDARBĪBAS PROCESU. RUNAS MIJIEDARBĪBAS GADĪJUMĀ ATPAZĪŠANAS UN IZPRATNES SPĒJAS VAR UZLABOT, ZINOT, KUR MĒS ATRODAMIES, KAS ĻAUJ PROGNOZĒT, KA DAŽI OBJEKTI TIKS MINĒTI MUTISKĀS MIJIEDARBĪBAS LAIKĀ, BET CITI TIKS RETI NOSAUKTI. TĀPĒC MĒS VARAM IEROBEŽOT RUNAS ATPAZĪŠANAS PROCESĀ IZMANTOTO VĀRDU KRĀJUMU, LAI UZLABOTU SAPRATNES PRASMES. _x000D_ par ULTIMO Kombinēto IZMANTOŠANAS IZMANTOŠANAS IZMANTOŠANAS IZMANTOŠANAS ROBLA UN DARBA DARBA SYSTEM var izmantot, lai aktīvas mācīšanās procesa laikā uzlabotu ROBOT dzīves apstākļus. ŠĀDĀ VEIDĀ ROBOTS VAR, PIEMĒRAM, IEGŪT INFORMĀCIJU PAR OBJEKTIEM, JA INFORMĀCIJA REDZES SISTĒMĀ NAV PILNĪGI UZTICAMA. NO OTRAS PUSES, ROBOTS VAR UZLABOT SAVAS ZINĀŠANAS PAR VIDI, IZMANTOJOT JAUTĀJUMUS PAR OBJEKTIEM, VIETĀM VAI CILVĒKIEM, KAS VIŅAM LĪDZ ŠIM NAV ZINĀMI. Tādējādi ROBOT var pielāgoties izmaiņām vidē vai vidē, lai varētu attīstīties jaunā vidē._x000D_ VISI šie uzdevumi prasa procesu ROBUST INTEGRATION OF multimodālo ieeju un pieņem lēmumus ar beigām ROBOT var gūt labumu no labākā iespējamā režīma pieejamo informāciju. LAI TO IZDARĪTU, IR JĀIZVEIDO PRECĪZAS REDZES UN RUNAS ATPAZĪŠANAS SISTĒMAS KOPĀ AR KODOLSINTĒZES INFORMĀCIJAS MODULI, KAS SPĒJ IZMANTOT MULTIMODĀLUS INFORMĀCIJAS AVOTUS. (Latvian)
18 August 2022
0 references
V RÁMCI INICIATÍVY I2010 (EÚ) MÔŽE ZOHRÁVAŤ KĽÚČOVÚ ÚLOHU POUŽÍVANIE POMOCNÝCH ROBOTOV, NAJMÄ POKIAĽ IDE O STAROSTLIVOSŤ O STARŠIE OSOBY ALEBO ZÁVISLÉ OSOBY. V TEJTO SÚVISLOSTI A V INTELIGENTNOM DOMÁCOM PROSTREDÍ BY AUTONÓMNY ROBOT MAL BYŤ SCHOPNÝ IDENTIFIKOVAŤ MIESTO, KDE SA NACHÁDZA V DANOM ČASE, A ZÁROVEŇ MANIPULOVAŤ S PRIMERANÝM ZASTÚPENÍM ŽIVOTNÉHO PROSTREDIA VRÁTANE OBJEKTOV ALEBO OSÔB, S KTORÝMI SA MÁ KOMUNIKOVAŤ. VO VNÚTORNOM PROSTREDÍ JE SÉMANTICKÁ POLOHA PROCESOM IDENTIFIKÁCIE MIESTA, KDE SA V SÚČASNOSTI NACHÁDZA ROBOT. TÚTO ÚLOHU JE ŤAŽKÉ RIEŠIŤ, PRETOŽE DISKRIMINOVANIE JEDNOTLIVÝCH MIESTNOSTÍ ŽIVOTNÉHO PROSTREDIA PREDSTAVUJE ZNAČNÉ ŤAŽKOSTI. HLAVNÝM CIEĽOM JE PRETO IDENTIFIKOVAŤ MIESTO, KDE SA ROBOT NACHÁDZA V ZÁVISLOSTI OD OBJEKTOV, KTORÉ VIDÍ. CELÝ TENTO PROCES SI VYŽADUJE VNÍMANIE JEDNOTLIVÝCH OBJEKTOV, AJ KEĎ NIEKTORÉ Z NICH NEMUSIA BYŤ ÚPLNE VIDITEĽNÉ KVÔLI OKLÚZII S INÝMI OBJEKTMI. OKREM TOHO MUSÍ SYSTÉM VIDENIA ČELIŤ PREMENLIVÝM SVETELNÝM PODMIENKAM, ČO SŤAŽUJE PROBLÉM. Nakoniec, akonáhle sú riaditelia v štáte boli IDENTIFIKovaní, tieto INFORMÁCIE O ÚDAJOV NA MODEL CHANGE KLASIFIKovať ROBOT._x000D_ Ademas of the USE of VISUAL INFORMATION, navrhujeme nový prístup založený na internacionalizácii s ľuďmi vyriešiť tentoraz. ROBOT TAK MÔŽE PROFITOVAŤ Z POMOCI, KTORÚ POSKYTUJE ČLOVEK PRI ZÍSKAVANÍ PRESNEJŠÍCH INFORMÁCIÍ Z DANÉHO MIESTA. ROBOT MÔŽE NAPRÍKLAD KLÁSŤ OTÁZKY O OBJEKTOCH, KTORÉ VIDÍTE, S CIEĽOM ZLEPŠIŤ VÁŠ SYSTÉM VNÍMANIA A TÝM UĽAHČIŤ ÚLOHU SÉMANTICKEJ LOKALIZÁCIE. NA DRUHEJ STRANE INFORMÁCIE ZÍSKANÉ V SÉMANTICKEJ LOKALITE SÚ TIEŽ UŽITOČNÉ NA ZLEPŠENIE PROCESU INTERAKCIE MEDZI ČLOVEKOM A ROBOTOM. V PRÍPADE INTERAKCIÍ REČI SA SCHOPNOSTI ROZPOZNÁVANIA A POROZUMENIA MÔŽU ZLEPŠIŤ TÝM, ŽE VIEME, KDE SME, ČO UMOŽŇUJE PREDPOVEDAŤ, ŽE URČITÉ OBJEKTY BUDÚ UVEDENÉ POČAS ÚSTNEJ INTERAKCIE, ZATIAĽ ČO INÉ BUDÚ ZRIEDKAVO POMENOVANÉ. PRETO MÔŽEME OBMEDZIŤ SLOVNÚ ZÁSOBU POUŽÍVANÚ V PROCESE ROZPOZNÁVANIA REČI NA ZLEPŠENIE CHÁPANIA ZRUČNOSTÍ. _x000D_ pre ULTIMO kombinované použitie INTERACTIONS BASED IN THE ROBLA A ZÁLEŽITOSTI Semanticated LOCALISATION SYSTEM sa môže použiť na zlepšenie životných podmienok ROBOT na určitý čas v rámci aktívneho vzdelávacieho procesu. TÝMTO SPÔSOBOM MÔŽE ROBOT NAPRÍKLAD ZÍSKAŤ INFORMÁCIE O OBJEKTOCH, KEĎ INFORMÁCIE V SYSTÉME VIDENIA NIE SÚ ÚPLNE SPOĽAHLIVÉ. NA DRUHEJ STRANE, ROBOT MÔŽE ZLEPŠIŤ SVOJE VEDOMOSTI O ŽIVOTNOM PROSTREDÍ PROSTREDNÍCTVOM OTÁZOK O OBJEKTOCH, MIESTACH ALEBO ĽUĎOCH, KTORÉ SÚ PRE NEHO DOTERAZ NEZNÁME. ROBOT tak môže byť schopný prispôsobiť sa zmenám v životnom prostredí alebo v životnom prostredí, aby sa mohol vyvinúť do nového prostredia._x000D_ Všetky tieto úlohy si vyžadujú proces ROBUST INTEGRÁCIE multimodálnych vchodov a prijíma rozhodnutia, pričom koniec ROBOT bude môcť využívať najlepší možný spôsob dostupných informácií. NA TENTO ÚČEL SA MUSIA VYTVORIŤ PRESNÉ SYSTÉMY VIDENIA A ROZPOZNÁVANIA REČI SPOLU S INFORMAČNÝM MODULOM JADROVEJ SYNTÉZY, KTORÝ JE SCHOPNÝ NARÁBAŤ S MULTIMODÁLNYMI INFORMAČNÝMI ZDROJMI. (Slovak)
18 August 2022
0 references
LAISTIGH DE THIONSCNAMH I2010 (AE), IS FÉIDIR RÓL LÁRNACH A BHEITH AG RÓBAIT CHÚNTÓIRÍ A ÚSÁID, GO HÁIRITHE MAIDIR LE CÚRAM DAOINE SCOTHAOSTA NÓ CLEITHIÚNAITHE. SA CHOMHTHÉACS SIN, AGUS I DTIMPEALLACHT CHLISTE SA BHAILE, BA CHEART GO MBEADH RÓBAT UATHRIALAITHEACH IN ANN AN ÁIT INA BHFUIL SÉ AG AM AR LEITH A SHAINAITHINT AGUS IONADAÍOCHT IOMCHUÍ AR AN GCOMHSHAOL Á LÁIMHSEÁIL AIGE, LENA N-ÁIRÍTEAR RUDAÍ NÓ DAOINE CHUN IDIRGHNÍOMHÚ LEIS. I DTIMPEALLACHTAÍ LAISTIGH, IS É SUÍOMH SÉIMEANTACH AN PRÓISEAS A AITHINT INA BHFUIL AN ROBOT SUITE FAOI LÁTHAIR. IS DEACAIR AGHAIDH A THABHAIRT AR AN TASC SEO ÓS RUD É GO MBAINEANN DEACRACHT MHÓR LE HIDIRDHEALÚ A DHÉANAMH IDIR SEOMRAÍ ÉAGSÚLA AN CHOMHSHAOIL. IS É AN PRÍOMHCHUSPÓIR, DÁ BHRÍ SIN, NÁ AN ÁIT INA BHFUIL AN ROBOT SUITE A AITHINT AG BRATH AR NA RUDAÍ IS FÉIDIR LEIS A FHEICEÁIL. ÉILÍONN AN PRÓISEAS IOMLÁN SEO RUDAÍ AONAIR A BHRATH, CÉ NACH BHFÉADFADH CUID ACU A BHEITH LE FEICEÁIL GO HIOMLÁN MAR GHEALL AR OCCLUSIONS LE RUDAÍ EILE. INA THEANNTA SIN, NÍ MÓR DON CHÓRAS FÍS AGHAIDH A THABHAIRT AR CHOINNÍOLLACHA SOILSITHE ATHRAITHEACHA, RUD A FHÁGANN GO BHFUIL AN FHADHB DEACAIR. Ar deireadh, a luaithe a bheidh na príomhoidí sa stát aitheanta, SEO FAISNÉISE AN FAISNÉISE LE CINNEADH MODEL A rangú AN ROBOT._x000D_ Ademas ÚSÁID AN FAISNÉISE VISUAL, molaimid cur chuige nua bunaithe ar an idirnáisiúnú le daoine chun an t-am seo a réiteach. DÁ BHRÍ SIN, IS FÉIDIR LEIS AN ROBOT LEAS A BHAINT AS AN GCABHAIR A THUGANN AN DUINE CHUN FAISNÉIS NÍOS CRUINNE A FHÁIL Ó ÁIT AR LEITH. IS FÉIDIR LEIS AN ROBOT, MAR SHAMPLA, CEISTEANNA A CHUR FAOI NA RUDAÍ A BHFUIL TÚ AG FÉACHAINT ORTHU, CHUN FEABHAS A CHUR AR DO CHÓRAS BRAISTINTE AGUS DÁ BHRÍ SIN AN TASC LOGÁNAITHE SÉIMEANTAIGH A ÉASCÚ. AR AN LÁIMH EILE, TÁ AN FHAISNÉIS A FHAIGHTEAR SA SUÍOMH SÉIMEANTACH ÚSÁIDEACH FREISIN CHUN FEABHAS A CHUR AR AN BPRÓISEAS IDIRGHNÍOMHAÍOCHTA DAONNA-RÓBAT. I GCÁS IDIRGHNÍOMHAÍOCHTAÍ URLABHRA, IS FÉIDIR CUMAIS AITHEANTAIS AGUS TUISCEANA A FHEABHSÚ TRÍ FHIOS AGAM CÁ BHFUIL MUID, RUD A LIGEANN A THUAR GO NDÉANFAR TAGAIRT DO RUDAÍ ÁIRITHE LE LINN IDIRGHNÍOMHAÍOCHT Ó BHÉAL AGUS IS ANNAMH A AINMNÍTEAR DAOINE EILE. DÁ BHRÍ SIN, IS FÉIDIR LINN SRIAN A CHUR AR AN BHFOCLÓIR A ÚSÁIDTEAR SA PHRÓISEAS AITHEANTA CAINTE CHUN SCILEANNA TUISCEANA A FHEABHSÚ. _x000D_ le haghaidh ULTIMO Is féidir úsáid a bhaint as Úsáid Chomhcheangailte IDIRNÁISIÚNTA A DHÉANAMH AR AN gCÓRAS LOCALISATION Séimeantach chun dálaí maireachtála ROBOT a fheabhsú go dtí fad an ama, laistigh de phróiseas gníomhach foghlama. AR AN MBEALACH SEO, IS FÉIDIR LEIS AN ROBOT, MAR SHAMPLA, FAISNÉIS A FHÁIL FAOI RUDAÍ NUAIR NACH BHFUIL AN FHAISNÉIS SA CHÓRAS FÍS IONTAOFA GO HIOMLÁN. AR AN LÁIMH EILE, IS FÉIDIR LEIS AN ROBOT FEABHAS A CHUR AR A CHUID EOLAIS AR AN GCOMHSHAOL TRÍ CHEISTEANNA FAOI RUDAÍ, ÁITEANNA NÓ DAOINE ATÁ SUAS GO DTÍ ANOIS ANAITHNID DÓ. Dá bhrí sin, is féidir leis an ROBOT a bheith in ann dul in oiriúint d’athruithe sa chomhshaol nó sa chomhshaol chun go mbeidh siad in ann timpeallacht nua a fhorbairt. CHUN É SIN A DHÉANAMH, NÍ MÓR CÓRAIS BHEACHTA FÍSE AGUS AITHEANTAIS URLABHRA A THÓGÁIL IN ÉINEACHT LE MODÚL FAISNÉISE COMHLEÁ ATÁ IN ANN DÉILEÁIL LE FOINSÍ FAISNÉISE ILMHÓDACHA. (Irish)
18 August 2022
0 references
V RÁMCI INICIATIVY I2010 (EU) MŮŽE HRÁT KLÍČOVOU ÚLOHU POUŽÍVÁNÍ POMOCNÝCH ROBOTŮ, ZEJMÉNA POKUD JDE O PÉČI O STARŠÍ OSOBY NEBO ZÁVISLÉ OSOBY. V TÉTO SOUVISLOSTI A V INTELIGENTNÍM DOMÁCÍM PROSTŘEDÍ BY AUTONOMNÍ ROBOT MĚL BÝT SCHOPEN URČIT MÍSTO, KDE SE NACHÁZÍ V DANÉM OKAMŽIKU, A ZÁROVEŇ MANIPULOVAT S ODPOVÍDAJÍCÍM ZASTOUPENÍM ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ, VČETNĚ OBJEKTŮ NEBO OSOB, S NIMIŽ LZE KOMUNIKOVAT. VE VNITŘNÍCH PROSTŘEDÍCH JE SÉMANTICKÁ POLOHA PROCESEM IDENTIFIKACE, KDE SE ROBOT V SOUČASNÉ DOBĚ NACHÁZÍ. TENTO ÚKOL JE OBTÍŽNÉ ŘEŠIT, NEBOŤ DISKRIMINACE MEZI RŮZNÝMI MÍSTNOSTMI ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ PŘEDSTAVUJE ZNAČNÉ OBTÍŽE. HLAVNÍM CÍLEM JE PROTO URČIT MÍSTO, KDE SE ROBOT NACHÁZÍ V ZÁVISLOSTI NA OBJEKTECH, KTERÉ VIDÍ. CELÝ TENTO PROCES VYŽADUJE VNÍMÁNÍ JEDNOTLIVÝCH OBJEKTŮ, I KDYŽ NĚKTERÉ Z NICH NEMUSÍ BÝT ZCELA VIDITELNÉ KVŮLI OKLUZÍM S JINÝMI OBJEKTY. KROMĚ TOHO MUSÍ SYSTÉM VIDĚNÍ ČELIT PROMĚNLIVÝM SVĚTELNÝM PODMÍNKÁM, COŽ TENTO PROBLÉM ZTĚŽUJE. A konečně, jakmile jsou zmocnitelé ve státě IDENTIFICED, TOTO INFORMAČNÍ PODMÍNKY K MODELU CHANGE TO CLASSIFICATION THE ROBOT._x000D_ Ademas of the use of VISUAL INFORMACE, navrhujeme nový přístup založený na internacionalizaci s lidmi, který tentokrát vyřešíme. ROBOT TAK MŮŽE TĚŽIT Z POMOCI ČLOVĚKA ZÍSKAT PŘESNĚJŠÍ INFORMACE Z DANÉHO MÍSTA. ROBOT NAPŘÍKLAD MŮŽE KLÁST OTÁZKY OHLEDNĚ OBJEKTŮ, KTERÉ VIDÍTE, S CÍLEM ZLEPŠIT SYSTÉM VNÍMÁNÍ A TÍM USNADNIT ÚKOL SÉMANTICKÉ LOKALIZACE. NA DRUHÉ STRANĚ INFORMACE ZÍSKANÉ V SÉMANTICKÉ LOKALITĚ JSOU TAKÉ UŽITEČNÉ KE ZLEPŠENÍ PROCESU INTERAKCE MEZI ČLOVĚKEM A ROBOTEM. V PŘÍPADĚ ŘEČOVÝCH INTERAKCÍ LZE ZLEPŠIT SCHOPNOSTI ROZPOZNÁVÁNÍ A POROZUMĚNÍ TÍM, ŽE VÍME, KDE JSME, COŽ UMOŽŇUJE PŘEDPOVĚDĚT, ŽE URČITÉ OBJEKTY BUDOU ODKAZOVÁNY BĚHEM ÚSTNÍ INTERAKCE, ZATÍMCO JINÉ BUDOU JEN ZŘÍDKA POJMENOVÁNY. PROTO MŮŽEME OMEZIT SLOVNÍ ZÁSOBU POUŽITOU V PROCESU ROZPOZNÁVÁNÍ ŘEČI, ABYCHOM ZLEPŠILI SCHOPNOSTI POROZUMĚNÍ. _x000D_ pro ULTIMO Kombinované použití INTERACTIONS BASED IN THE ROBLA A EMPLOYMENT OF A Semanticated LOCALISATION SYSTEM může být použito ke zlepšení životních podmínek ROBOT na dobu, v rámci aktivního procesu učení. TÍMTO ZPŮSOBEM MŮŽE ROBOT NAPŘÍKLAD ZÍSKAT INFORMACE O OBJEKTECH, POKUD INFORMACE V SYSTÉMU VIDĚNÍ NEJSOU ZCELA SPOLEHLIVÉ. NA DRUHÉ STRANĚ ROBOT MŮŽE ZLEPŠIT SVÉ ZNALOSTI O ŽIVOTNÍM PROSTŘEDÍ PROSTŘEDNICTVÍM OTÁZEK TÝKAJÍCÍCH SE OBJEKTŮ, MÍST NEBO LIDÍ, KTERÉ JSOU MU DOSUD NEZNÁMÉ. ROBOT se tak může přizpůsobit změnám v prostředí nebo prostředí, aby se mohl vyvinout v nové prostředí._x000D_ VŠECHNY tyto úkoly vyžadují proces ROBUST INTEGRACE multimodálních vstupů a přijímá rozhodnutí s tím, že konec ROBOTu bude moci těžit z nejlepšího možného způsobu dostupných informací. K TOMU JE TŘEBA VYTVOŘIT PŘESNÉ SYSTÉMY ROZPOZNÁVÁNÍ ZRAKU A ŘEČI SPOLU S INFORMAČNÍM MODULEM PRO SYNTÉZU, KTERÝ BUDE SCHOPEN PRACOVAT S MULTIMODÁLNÍMI INFORMAČNÍMI ZDROJI. (Czech)
18 August 2022
0 references
NO ÂMBITO DA INICIATIVA I2010 (UE), A UTILIZAÇÃO DE ROBÔS ASSISTENTES PODE DESEMPENHAR UM PAPEL FUNDAMENTAL, ESPECIALMENTE NO QUE DIZ RESPEITO AOS CUIDADOS A IDOSOS OU A PESSOAS DEPENDENTES. NESTE CONTEXTO, E NUM AMBIENTE DOMÉSTICO INTELIGENTE, UM ROBÔ AUTÓNOMO DEVE SER CAPAZ DE IDENTIFICAR O LOCAL ONDE SE ENCONTRA NUM DETERMINADO MOMENTO, ENQUANTO MANUSEIA UMA REPRESENTAÇÃO ADEQUADA DO AMBIENTE, INCLUINDO OBJETOS OU PESSOAS COM QUEM INTERAGIR. EM AMBIENTES INTERNOS, A LOCALIZAÇÃO SEMÂNTICA É O PROCESSO DE IDENTIFICAR ONDE O ROBÔ ESTÁ ATUALMENTE LOCALIZADO. ESTA TAREFA É DIFÍCIL DE RESOLVER, UMA VEZ QUE A DISCRIMINAÇÃO ENTRE AS DIFERENTES SALAS DO AMBIENTE APRESENTA UMA DIFICULDADE CONSIDERÁVEL. O PRINCIPAL OBJETIVO, PORTANTO, É IDENTIFICAR O LUGAR ONDE O ROBÔ ESTÁ LOCALIZADO DEPENDENDO DOS OBJETOS QUE ELE PODE VER. TODO ESSE PROCESSO REQUER A PERCEÇÃO DE OBJETOS INDIVIDUAIS, EMBORA ALGUNS DELES POSSAM NÃO SER TOTALMENTE VISÍVEIS DEVIDO A OCLUSÕES COM OUTROS OBJETOS. ALÉM DISSO, O SISTEMA DE VISÃO DEVE ENFRENTAR CONDIÇÕES DE ILUMINAÇÃO VARIÁVEIS, O QUE DIFICULTA O PROBLEMA. Finalmente, uma vez que os principais no estado foram IDENTIFICADOS, ESTES INFORMAÇÕES DE ENTERNO PARA UM MUDANÇA MODELO PARA CLASSIFICAR O ROBOT._x000D_ Ademas DO USO DA INFORMAÇÃO VISUAL, propomos uma nova abordagem baseada na internacionalização com os seres humanos para resolver desta vez. ASSIM, O ROBÔ PODE SE BENEFICIAR DA AJUDA DADA PELO HUMANO PARA OBTER INFORMAÇÕES MAIS PRECISAS DE UM DETERMINADO LUGAR. O ROBÔ, POR EXEMPLO, PODE FAZER PERGUNTAS SOBRE OS OBJETOS QUE VOCÊ ESTÁ VENDO, A FIM DE MELHORAR O SEU SISTEMA DE PERCEÇÃO E, ASSIM, FACILITAR A TAREFA DE LOCALIZAÇÃO SEMÂNTICA. POR OUTRO LADO, AS INFORMAÇÕES OBTIDAS NA LOCALIZAÇÃO SEMÂNTICA TAMBÉM SÃO ÚTEIS PARA MELHORAR O PROCESSO DE INTERAÇÃO HOMEM-ROBÔ. NO CASO DAS INTERAÇÕES DE FALA, AS CAPACIDADES DE RECONHECIMENTO E COMPREENSÃO PODEM SER MELHORADAS SABENDO ONDE ESTAMOS, O QUE PERMITE PREVER QUE CERTOS OBJETOS SERÃO REFERENCIADOS DURANTE UMA INTERAÇÃO ORAL, ENQUANTO OUTROS RARAMENTE SERÃO NOMEADOS. PORTANTO, PODEMOS RESTRINGIR O VOCABULÁRIO UTILIZADO NO PROCESSO DE RECONHECIMENTO DE FALA PARA MELHORAR AS HABILIDADES DE COMPREENSÃO. _x000D_ para ULTIMO O USO combinado de INTERAÇÕES BASED NO ROBLA E EMPRAGAMENTO DE UM SISTEMA DE LOCALISAÇÃO Semântica pode ser usado para melhorar as condições de vida de ROBOT até o tempo, dentro de um processo de aprendizagem ativa. DESTA FORMA, O ROBÔ PODE, POR EXEMPLO, OBTER INFORMAÇÕES SOBRE OBJETOS QUANDO A INFORMAÇÃO NO SISTEMA DE VISÃO NÃO É COMPLETAMENTE FIÁVEL. POR OUTRO LADO, O ROBÔ PODE MELHORAR SEU CONHECIMENTO DO AMBIENTE ATRAVÉS DE PERGUNTAS SOBRE OBJETOS, LUGARES OU PESSOAS QUE ATÉ AGORA SÃO DESCONHECIDAS PARA ELE. Assim, o ROBOT pode ser capaz de se adaptar a mudanças no ambiente ou no ambiente para ser capaz de se desenvolver em um novo ambiente._x000D_ TODAS essas tarefas exigem um processo de INTEGRAÇÃO ROBUST DE entradas multimodais e toma decisões com o final do ROBOT ser capaz de se beneficiar do melhor modo possível de informação disponível. PARA ISSO, DEVEM SER CONSTRUÍDOS SISTEMAS PRECISOS DE VISÃO E RECONHECIMENTO DE FALA, JUNTAMENTE COM UM MÓDULO DE INFORMAÇÃO DE FUSÃO CAPAZ DE LIDAR COM FONTES DE INFORMAÇÃO MULTIMODAIS. (Portuguese)
18 August 2022
0 references
ALGATUSE I2010 (EL) RAAMES VÕIB OLULINE ROLL OLLA ABIROBOTITE KASUTAMISEL, EELKÕIGE EAKATE VÕI ÜLALPEETAVATE HOOLDAMISEL. SELLEGA SEOSES JA ARUKAS KODUKESKKONNAS PEAKS AUTONOOMNE ROBOT SUUTMA KINDLAKS TEHA KOHA, KUS TA ON TEATAVAL AJAL, KÄSITLEDES KESKKONNA, SEALHULGAS OBJEKTIDE VÕI INIMESTE ASJAKOHAST ESINDATUST, KELLEGA SUHELDA. SISERUUMIDES ON SEMANTILINE ASUKOHT PROTSESS, MILLE KÄIGUS TEHAKSE KINDLAKS, KUS ROBOT PRAEGU ASUB. SEDA ÜLESANNET ON RASKE TÄITA, SEST KESKKONNA ERI RUUMIDE ERISTAMINE ON VÄGA KEERULINE. PEAMINE EESMÄRK ON SEEGA KINDLAKS TEHA KOHT, KUS ROBOT ASUB, SÕLTUVALT OBJEKTIST, MIDA TA NÄEB. KOGU SEE PROTSESS NÕUAB ÜKSIKUTE OBJEKTIDE TAJUMIST, KUIGI MÕNED NEIST EI PRUUGI OLLA TÄIELIKULT NÄHTAVAD TEISTE OBJEKTIDEGA SEOTUD OKLUSIOONIDE TÕTTU. LISAKS PEAB NÄGEMISSÜSTEEM SEISMA SILMITSI MUUTUVATE VALGUSTUSTINGIMUSTEGA, MIS MUUDAB PROBLEEMI KEERULISEKS. Lõpuks, kui riigi printsipaalid on IDENTIFIKATSIOONID, TÄHELEPANU TEADMISEKS TÄHELEPANU, et see kord lahendada inimeste rahvusvahelistumisel põhinev uus lähenemisviis. SEEGA SAAB ROBOT KASU INIMESE ABIST, ET SAADA ANTUD KOHAST TÄPSEMAT TEAVET. ROBOT VÕIB NÄITEKS ESITADA KÜSIMUSI OBJEKTIDE KOHTA, MIDA NÄETE, ET PARANDADA TEIE TAJUSÜSTEEMI JA SEEGA HÕLBUSTADA SEMANTILISE LOKALISEERIMISE ÜLESANNET. TEISEST KÜLJEST ON SEMANTILISES ASUKOHAS SAADUD TEAVE KASULIK KA INIMESE JA ROBOTI KOOSTOIME PROTSESSI PARANDAMISEKS. KÕNE INTERAKTSIOONI KORRAL SAAB ÄRATUNDMISE JA MÕISTMISE VÕIMEID PARANDADA, TEADES, KUS ME OLEME, MIS VÕIMALDAB ENNUSTADA, ET TEATUD OBJEKTID VIIDATAKSE SUULISE SUHTLUSE KÄIGUS, SAMAS KUI TEISI NIMETATAKSE HARVA. SEETÕTTU SAAME PIIRATA SÕNAVARA, MIDA KASUTATAKSE KÕNETUVASTUSPROTSESSIS, ET PARANDADA ARUSAAMIST OSKUSTEST. _x000D_ jaoks ULTIMO Kombineeritud KASUTAMISE KOHUSTUSLIK KOHUSTUSED KOHUSTUSED KOHUSTUSLIK SÜSTEEMISED SÜSTEEMISED KOHUSTUSED RABOT’i elutingimuste parandamiseks kuni aja lõpuni, aktiivse õppeprotsessi jooksul. SEL VIISIL VÕIB ROBOT NÄITEKS SAADA TEAVET OBJEKTIDE KOHTA, KUI NÄGEMISSÜSTEEMIS SISALDUV TEAVE EI OLE TÄIESTI USALDUSVÄÄRNE. TEISELT POOLT SAAB ROBOT PARANDADA OMA TEADMISI KESKKONNAST KÜSIMUSTE KAUDU OBJEKTIDE, KOHTADE VÕI INIMESTE KOHTA, MIS ON TALLE SENI TUNDMATUD. Seega saab ROBOT kohaneda muutustega keskkonnas või keskkonnas, et ta saaks areneda uueks keskkonnaks._x000D_ KÕIK need ülesanded nõuavad mitmeliigiliste sissepääsude ROBUST INTEGRATION protsessi ja võtab vastu otsuseid, mille puhul ROBOTi lõpuks on võimalik saada kasu kättesaadava teabe parimast võimalikust viisist. SELLEKS TULEB LUUA TÄPSED NÄGEMIS- JA KÕNETUVASTUSSÜSTEEMID KOOS TERMOTUUMASÜNTEESI TEABEMOODULIGA, MIS ON VÕIMELINE TEGELEMA MITMELIIGILISE TRANSPORDI TEABEALLIKATEGA. (Estonian)
18 August 2022
0 references
AZ I2010 (EU) KEZDEMÉNYEZÉS KERETÉBEN KULCSFONTOSSÁGÚ SZEREPET JÁTSZHAT AZ ASSZISZTENS ROBOTOK HASZNÁLATA, KÜLÖNÖSEN AZ IDŐSEK ÉS AZ ELTARTOTTAK GONDOZÁSA TEKINTETÉBEN. EBBEN AZ ÖSSZEFÜGGÉSBEN ÉS INTELLIGENS OTTHONI KÖRNYEZETBEN AZ AUTONÓM ROBOTNAK KÉPESNEK KELL LENNIE ARRA, HOGY AZONOSÍTSA AZT A HELYET, AHOL EGY ADOTT IDŐPONTBAN TARTÓZKODIK, MIKÖZBEN KEZELI A KÖRNYEZET MEGFELELŐ ÁBRÁZOLÁSÁT, BELEÉRTVE A TÁRGYAKAT VAGY EMBEREKET, AKIKKEL KÖLCSÖNHATÁSBA LÉPHET. BELTÉRI KÖRNYEZETBEN A SZEMANTIKAI HELY AZ A FOLYAMAT, AMELY AZONOSÍTJA, HOGY HOL TALÁLHATÓ A ROBOT. EZT A FELADATOT NEHÉZ MEGOLDANI, MIVEL A KÖRNYEZET KÜLÖNBÖZŐ HELYISÉGEI KÖZÖTTI MEGKÜLÖNBÖZTETÉS JELENTŐS NEHÉZSÉGET JELENT. A FŐ CÉL TEHÁT AZ, HOGY AZONOSÍTSA AZT A HELYET, AHOL A ROBOT TALÁLHATÓ ATTÓL FÜGGŐEN, HOGY MILYEN TÁRGYAKAT LÁTHAT. EZ AZ EGÉSZ FOLYAMAT MEGKÖVETELI AZ EGYES OBJEKTUMOK ÉSZLELÉSÉT, MÉG AKKOR IS, HA NÉHÁNYUK NEM TELJESEN LÁTHATÓ A MÁS TÁRGYAKKAL VALÓ ELZÁRÓDÁS MIATT. EZENKÍVÜL A LÁTÁSRENDSZERNEK VÁLTOZÓ FÉNYVISZONYOKKAL KELL SZEMBENÉZNIE, AMI MEGNEHEZÍTI A PROBLÉMÁT. Végül, miután a megbízók az állam már IDENTIFICED, EZ INFORMÁCIÓK A MODEL FELHASZNÁLÁS A ROBOT._x000D_ Ademas Of The USE VISUAL INFORMÁCIÓK, azt javasoljuk, hogy egy új megközelítés alapján nemzetközivé az emberek, hogy megoldja ezt az időt. ÍGY A ROBOT RÉSZESÜLHET AZ EMBER ÁLTAL NYÚJTOTT SEGÍTSÉGBŐL, HOGY PONTOSABB INFORMÁCIÓKAT SZEREZZEN EGY ADOTT HELYRŐL. A ROBOT PÉLDÁUL KÉRDÉSEKET TEHET FEL A LÁTOTT TÁRGYAKRÓL ANNAK ÉRDEKÉBEN, HOGY JAVÍTSA AZ ÉRZÉKELÉSI RENDSZERT, ÉS EZÁLTAL MEGKÖNNYÍTSE A SZEMANTIKAI LOKALIZÁCIÓ FELADATÁT. MÁSRÉSZT A SZEMANTIKAI HELYEN SZERZETT INFORMÁCIÓK SZINTÉN HASZNOSAK AZ EMBER-ROBOT KÖLCSÖNHATÁS FOLYAMATÁNAK JAVÍTÁSÁHOZ. A BESZÉDKÖLCSÖNHATÁSOK ESETÉBEN A FELISMERÉSI ÉS MEGÉRTÉSI KÉPESSÉGEK JAVÍTHATÓK AZZAL, HOGY TUDJUK, HOL VAGYUNK, AMI LEHETŐVÉ TESZI ANNAK ELŐREJELZÉSÉT, HOGY BIZONYOS TÁRGYAKRA HIVATKOZNI FOGNAK EGY SZÓBELI INTERAKCIÓ SORÁN, MÍG MÁSOK RITKÁN KERÜLNEK MEGNEVEZÉSRE. EZÉRT KORLÁTOZHATJUK A BESZÉDFELISMERÉS FOLYAMATÁBAN HASZNÁLT SZÓKINCSET A MEGÉRTÉSI KÉSZSÉGEK JAVÍTÁSA ÉRDEKÉBEN. _x000D_ az ULTIMO esetében A szétválasztott LOCALISATION SYSTEM ROBLA ÉS FOGLALKOZTATÁSA során a ROBOT életkörülményeinek az időtartamig történő javítására használható, aktív tanulási folyamaton belül. ILY MÓDON A ROBOT PÉLDÁUL INFORMÁCIÓKAT SZEREZHET AZ OBJEKTUMOKRÓL, HA A LÁTÓRENDSZER INFORMÁCIÓI NEM TELJESEN MEGBÍZHATÓAK. MÁSRÉSZT A ROBOT JAVÍTHATJA A KÖRNYEZETTEL KAPCSOLATOS ISMERETEIT OLYAN TÁRGYAKKAL, HELYEKKEL VAGY EMBEREKKEL KAPCSOLATOS KÉRDÉSEK RÉVÉN, AMELYEK EDDIG ISMERETLENEK SZÁMÁRA. Így a ROBOT képes alkalmazkodni a környezet vagy a környezet változásaihoz, hogy képes legyen új környezetté fejlődni._x000D_Minden ilyen feladathoz szükség van a multimodális bejáratok ROBUST INTEGRÁCIÓjának folyamatára, és döntéseket hoz azzal, hogy a ROBOT vége a rendelkezésre álló információk lehető legjobb módjának előnyeit élvezhesse. EHHEZ PRECÍZ LÁTÁS- ÉS BESZÉDFELISMERÉSI RENDSZEREKET KELL KIALAKÍTANI EGY OLYAN FÚZIÓS INFORMÁCIÓS MODULLAL EGYÜTT, AMELY KÉPES KEZELNI A MULTIMODÁLIS INFORMÁCIÓFORRÁSOKAT. (Hungarian)
18 August 2022
0 references
В РАМКИТЕ НА ИНИЦИАТИВАТА I2010 (ЕС) ИЗПОЛЗВАНЕТО НА ПОМОЩНИ РОБОТИ МОЖЕ ДА ИГРАЕ КЛЮЧОВА РОЛЯ, ОСОБЕНО ПО ОТНОШЕНИЕ НА ГРИЖИТЕ ЗА ВЪЗРАСТНИ ХОРА ИЛИ ЗАВИСИМИ ЛИЦА. В ТОЗИ КОНТЕКСТ И В УСЛОВИЯТА НА ИНТЕЛИГЕНТНА ДОМАШНА СРЕДА АВТОНОМЕН РОБОТ СЛЕДВА ДА МОЖЕ ДА ИДЕНТИФИЦИРА МЯСТОТО, КЪДЕТО СЕ НАМИРА В ДАДЕН МОМЕНТ, КАТО СЪЩЕВРЕМЕННО ОБРАБОТВА ПОДХОДЯЩО ПРЕДСТАВЯНЕ НА ОКОЛНАТА СРЕДА, ВКЛЮЧИТЕЛНО ПРЕДМЕТИ ИЛИ ХОРА, С КОИТО ДА ВЗАИМОДЕЙСТВА. В ЗАКРИТИТЕ СРЕДИ СЕМАНТИЧНОТО МЕСТОПОЛОЖЕНИЕ Е ПРОЦЕСЪТ НА УСТАНОВЯВАНЕ НА МЕСТОПОЛОЖЕНИЕТО НА РОБОТА В МОМЕНТА. ТРУДНО Е ДА СЕ ОТГОВОРИ НА ТАЗИ ЗАДАЧА, ТЪЙ КАТО ДИСКРИМИНАЦИЯТА МЕЖДУ РАЗЛИЧНИТЕ ПОМЕЩЕНИЯ НА ОКОЛНАТА СРЕДА ПРЕДСТАВЛЯВА ЗНАЧИТЕЛНА ТРУДНОСТ. СЛЕДОВАТЕЛНО ОСНОВНАТА ЦЕЛ Е ДА СЕ ОПРЕДЕЛИ МЯСТОТО, КЪДЕТО СЕ НАМИРА РОБОТЪТ В ЗАВИСИМОСТ ОТ ОБЕКТИТЕ, КОИТО МОЖЕ ДА ВИДИ. ЦЕЛИЯТ ТОЗИ ПРОЦЕС ИЗИСКВА ВЪЗПРИЕМАНЕ НА ОТДЕЛНИ ОБЕКТИ, ВЪПРЕКИ ЧЕ НЯКОИ ОТ ТЯХ МОЖЕ ДА НЕ СА НАПЪЛНО ВИДИМИ ПОРАДИ ЗАПУШВАНЕ С ДРУГИ ОБЕКТИ. В ДОПЪЛНЕНИЕ, ЗРИТЕЛНАТА СИСТЕМА ТРЯБВА ДА БЪДЕ ИЗПРАВЕНА ПРЕД ПРОМЕНЛИВИ УСЛОВИЯ НА ОСВЕТЛЕНИЕ, КОЕТО ЗАТРУДНЯВА ПРОБЛЕМА. И накрая, след като принципите в държавата бъдат идентифицирани, ИНФОРМАЦИИ ЗА ИНФОРМАЦИИ НА ПРЕДЛОЖЕНИЕТО НА МОДЕЛНА ИНФОРМАЦИЯ ЗА КЛАСИФИКАТ НА ROBOT._x000D_ Ademas OF THE VISUAL INFORMATION, предлагаме нов подход, основан на интернационализацията с хората, за да се разреши този път. ПО ТОЗИ НАЧИН РОБОТЪТ МОЖЕ ДА СЕ ВЪЗПОЛЗВА ОТ ПОМОЩТА, ПРЕДОСТАВЕНА ОТ ЧОВЕКА, ЗА ДА ПОЛУЧИ ПО-ТОЧНА ИНФОРМАЦИЯ ОТ ДАДЕНО МЯСТО. РОБОТЪТ, НАПРИМЕР, МОЖЕ ДА ЗАДАВА ВЪПРОСИ ЗА ОБЕКТИТЕ, КОИТО ВИЖДАТЕ, ЗА ДА ПОДОБРИ ВАШАТА СИСТЕМА НА ВЪЗПРИЯТИЕ И ПО ТОЗИ НАЧИН ДА УЛЕСНИ ЗАДАЧАТА НА СЕМАНТИЧНАТА ЛОКАЛИЗАЦИЯ. ОТ ДРУГА СТРАНА, ИНФОРМАЦИЯТА, ПОЛУЧЕНА В СЕМАНТИЧНОТО МЕСТОПОЛОЖЕНИЕ, СЪЩО Е ПОЛЕЗНА ЗА ПОДОБРЯВАНЕ НА ПРОЦЕСА НА ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ЧОВЕК-РОБОТ. В СЛУЧАЙ НА ГОВОРНИ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ, СПОСОБНОСТИТЕ ЗА РАЗПОЗНАВАНЕ И РАЗБИРАНЕ МОГАТ ДА БЪДАТ ПОДОБРЕНИ, КАТО СЕ ЗНАЕ КЪДЕ СЕ НАМИРАМЕ, КОЕТО ПОЗВОЛЯВА ДА СЕ ПРЕДВИДИ, ЧЕ ОПРЕДЕЛЕНИ ОБЕКТИ ЩЕ БЪДАТ ЦИТИРАНИ ПО ВРЕМЕ НА УСТНО ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ, ДОКАТО ДРУГИ РЯДКО ЩЕ БЪДАТ НАРИЧАНИ. ЕТО ЗАЩО МОЖЕМ ДА ОГРАНИЧИМ РЕЧНИКА, ИЗПОЛЗВАН В ПРОЦЕСА НА РАЗПОЗНАВАНЕ НА РЕЧ, ЗА ДА ПОДОБРИМ УМЕНИЯТА ЗА РАЗБИРАНЕ. _x000D_ за ULTIMO Комбинираното използване на ИНТЕРАКЦИИ В РОБЛА И ЗАДОВОЛСТВО от семантикирана LOCALISATION SYSTEM може да се използва за подобряване на условията на живот на ROBOT до продължителността на времето, в рамките на активен процес на обучение. ПО ТОЗИ НАЧИН РОБОТЪТ МОЖЕ НАПРИМЕР ДА ПОЛУЧИ ИНФОРМАЦИЯ ЗА ОБЕКТИ, КОГАТО ИНФОРМАЦИЯТА В ЗРИТЕЛНАТА СИСТЕМА НЕ Е НАПЪЛНО НАДЕЖДНА. ОТ ДРУГА СТРАНА, РОБОТЪТ МОЖЕ ДА ПОДОБРИ ПОЗНАНИЯТА СИ ЗА ОКОЛНАТА СРЕДА ЧРЕЗ ВЪПРОСИ ЗА ОБЕКТИ, МЕСТА ИЛИ ХОРА, КОИТО ДО МОМЕНТА СА НЕИЗВЕСТНИ ЗА НЕГО. По този начин ROBOT може да бъде в състояние да се адаптира към промените в околната среда или в околната среда, за да може да се развие в нова среда._x000D_ ВСИЧКИ тези задачи изискват процес на ROBUST INTEGRATION OF мултимодални входове и взема решения с края на ROBOT е в състояние да се възползва от най-добрия възможен режим на наличната информация. ЗА ТАЗИ ЦЕЛ ТРЯБВА ДА БЪДАТ ИЗГРАДЕНИ СИСТЕМИ ЗА ПРЕЦИЗНО ВИЖДАНЕ И РАЗПОЗНАВАНЕ НА ГОВОРА ЗАЕДНО С МОДУЛ ЗА ИНФОРМАЦИЯ ЗА ТЕРМОЯДРЕН СИНТЕЗ, КОЙТО Е В СЪСТОЯНИЕ ДА РАБОТИ С МУЛТИМОДАЛНИ ИНФОРМАЦИОННИ ИЗТОЧНИЦИ. (Bulgarian)
18 August 2022
0 references
PAGAL I2010 (ES) INICIATYVĄ ITIN SVARBUS VAIDMUO GALI TEKTI ROBOTŲ ASISTENTŲ NAUDOJIMUI, YPAČ VYRESNIO AMŽIAUS ŽMONIŲ AR PRIKLAUSOMŲ ASMENŲ PRIEŽIŪROS SRITYJE. ŠIOMIS APLINKYBĖMIS IR IŠMANIOJE NAMŲ APLINKOJE AUTONOMINIS ROBOTAS TURĖTŲ GEBĖTI NUSTATYTI VIETĄ, KURIOJE JIS YRA TAM TIKRU METU, KARTU TINKAMAI ATSTOVAUDAMAS APLINKAI, ĮSKAITANT OBJEKTUS AR ŽMONES, SU KURIAIS REIKIA BENDRAUTI. VIDAUS APLINKOJE SEMANTINĖ VIETA YRA PROCESAS, KURIUO NUSTATOMA, KUR ŠIUO METU YRA ROBOTAS. ŠIĄ UŽDUOTĮ SUNKU SPRĘSTI, NES SKIRTINGŲ APLINKOS PATALPŲ DISKRIMINAVIMAS KELIA DIDELIŲ SUNKUMŲ. TODĖL PAGRINDINIS TIKSLAS YRA NUSTATYTI VIETĄ, KUR ROBOTAS YRA, PRIKLAUSOMAI NUO OBJEKTŲ, KURIUOS JIS GALI PAMATYTI. VISAS ŠIS PROCESAS REIKALAUJA SUVOKTI ATSKIRUS OBJEKTUS, NORS KAI KURIE IŠ JŲ GALI BŪTI NEVISIŠKAI MATOMI DĖL OKLIUZIJŲ SU KITAIS OBJEKTAIS. BE TO, REGOS SISTEMA TURI SUSIDURTI SU KINTAMOMIS APŠVIETIMO SĄLYGOMIS, TODĖL PROBLEMA YRA SUDĖTINGA. Galiausiai, kai valstybės direktoriai buvo IDENTIFICED, Tai INFORMACIJOS ĮMONĖS SĄRAŠAS KLASIFIKATAS ROBOT._x000D_ Ademas naudojimo VISUOMENĖS INFORMACIJOS, mes siūlome naują požiūrį, pagrįstą internacionalizacijos su žmonėmis išspręsti šį kartą. TAIGI ROBOTAS GALI PASINAUDOTI ŽMOGAUS SUTEIKTA PAGALBA, KAD GAUTŲ TIKSLESNĘ INFORMACIJĄ IŠ TAM TIKROS VIETOS. PAVYZDŽIUI, ROBOTAS GALI UŽDUOTI KLAUSIMUS APIE MATOMUS OBJEKTUS, KAD PAGERINTŲ JŪSŲ SUVOKIMO SISTEMĄ IR TAIP PALENGVINTŲ SEMANTINĖS LOKALIZACIJOS UŽDUOTĮ. KITA VERTUS, SEMANTINĖJE VIETOJE GAUTA INFORMACIJA TAIP PAT NAUDINGA SIEKIANT PAGERINTI ŽMOGAUS IR ROBOTŲ SĄVEIKOS PROCESĄ. KALBOS SĄVEIKOS ATVEJU ATPAŽINIMO IR SUPRATIMO GALIMYBES GALIMA PAGERINTI ŽINANT, KUR ESAME, O TAI LEIDŽIA PROGNOZUOTI, KAD TAM TIKRI OBJEKTAI BUS NURODYTI ŽODINĖS SĄVEIKOS METU, O KITI RETAI BUS PAVADINTI. TODĖL GALIME APRIBOTI ŽODYNĄ, NAUDOJAMĄ KALBOS ATPAŽINIMO PROCESE, KAD PAGERINTUME SUPRATIMO ĮGŪDŽIUS. _x000D_ ULTIMO kartu naudoti INTERACTIONS, skirtas semantinės LOCALIZACIJOS SISTEMOS ROBLOJE IR UŽSIŪLYMUI, gali būti naudojamos siekiant pagerinti ROBOT gyvenimo sąlygas tiek laiko, tiek aktyvaus mokymosi proceso metu. TOKIU BŪDU ROBOTAS GALI, PAVYZDŽIUI, GAUTI INFORMACIJĄ APIE OBJEKTUS, KAI REGOS SISTEMOS INFORMACIJA NĖRA VISIŠKAI PATIKIMA. KITA VERTUS, ROBOTAS GALI PAGERINTI SAVO ŽINIAS APIE APLINKĄ PER KLAUSIMUS APIE OBJEKTUS, VIETAS AR ŽMONES, KURIE IKI ŠIOL JAM NEŽINOMI. Taigi ROBOT gali prisitaikyti prie aplinkos ar aplinkos pokyčių, kad galėtų išsivystyti į naują aplinką. Visos šios užduotys reikalauja daugiarūšių įėjimų ROBUST INTEGRACIJOS proceso ir priima sprendimus su ROBOT pabaiga, kad galėtų pasinaudoti geriausiu įmanomu turimos informacijos būdu. TAM REIKIA SUKURTI TIKSLIAS REGĖJIMO IR KALBOS ATPAŽINIMO SISTEMAS KARTU SU SINTEZĖS INFORMACIJOS MODULIU, GALINČIU VALDYTI DAUGIARŪŠIO TRANSPORTO INFORMACIJOS ŠALTINIUS. (Lithuanian)
18 August 2022
0 references
U OKVIRU INICIJATIVE I2010 (EU) UPOTREBA POMOĆNIH ROBOTA MOŽE IMATI KLJUČNU ULOGU, POSEBNO U POGLEDU SKRBI ZA STARIJE ILI UZDRŽAVANE OSOBE. U TOM KONTEKSTU I U OKRUŽENJU PAMETNOG DOMA, AUTONOMNI ROBOT TREBAO BI MOĆI IDENTIFICIRATI MJESTO GDJE SE NALAZI U ODREĐENOM TRENUTKU, ISTODOBNO POSTUPAJUĆI S ODGOVARAJUĆIM PRIKAZOM OKOLIŠA, UKLJUČUJUĆI PREDMETE ILI OSOBE S KOJIMA TREBA KOMUNICIRATI. U ZATVORENOM OKRUŽENJU, SEMANTIČKA LOKACIJA JE PROCES UTVRĐIVANJA GDJE SE ROBOT TRENUTNO NALAZI. TAJ JE ZADATAK TEŠKO RIJEŠITI S OBZIROM NA TO DA DISKRIMINACIJA MEĐU RAZLIČITIM PROSTORIJAMA OKOLIŠA PREDSTAVLJA ZNATNU POTEŠKOĆU. GLAVNI CILJ JE, DAKLE, IDENTIFICIRATI MJESTO GDJE SE NALAZI ROBOT, OVISNO O OBJEKTIMA KOJE MOŽE VIDJETI. CIJELI OVAJ PROCES ZAHTIJEVA PERCEPCIJU POJEDINIH OBJEKATA, IAKO NEKI OD NJIH MOŽDA NISU U POTPUNOSTI VIDLJIVI ZBOG OKLUZIJA S DRUGIM PREDMETIMA. OSIM TOGA, SUSTAV VIDA MORA SE SUOČITI S PROMJENJIVIM UVJETIMA OSVJETLJENJA, ŠTO OTEŽAVA PROBLEM. Konačno, nakon što su ravnatelji u državi bili IDENTIFICED, OVO INFORMACIJE IZVJEŠĆE ZA PODRUČJU KLASASICIRANJU ROBOT-a._x000D_ Ademi korištenja VISUAL INFORMACIJE, predlažemo novi pristup koji se temelji na internacionalizaciji s ljudima kako bi se riješio ovaj put. DAKLE, ROBOT MOŽE IMATI KORISTI OD POMOĆI KOJU DAJE ČOVJEK KAKO BI DOBIO TOČNIJE INFORMACIJE S ODREĐENOG MJESTA. ROBOT, NA PRIMJER, MOŽE POSTAVLJATI PITANJA O PREDMETIMA KOJE VIDITE, KAKO BI POBOLJŠAO VAŠ SUSTAV PERCEPCIJE I TIME OLAKŠAO ZADATAK SEMANTIČKE LOKALIZACIJE. S DRUGE STRANE, INFORMACIJE DOBIVENE NA SEMANTIČKOJ LOKACIJI TAKOĐER SU KORISNE ZA POBOLJŠANJE PROCESA INTERAKCIJE ČOVJEKA I ROBOTA. U SLUČAJU GOVORNIH INTERAKCIJA, SPOSOBNOSTI PREPOZNAVANJA I RAZUMIJEVANJA MOGU SE POBOLJŠATI ZNAJUĆI GDJE SE NALAZIMO, ŠTO OMOGUĆUJE PREDVIĐANJE DA ĆE ODREĐENI OBJEKTI BITI REFERENCIRANI TIJEKOM USMENE INTERAKCIJE, DOK ĆE DRUGI RIJETKO BITI IMENOVANI. STOGA MOŽEMO OGRANIČITI VOKABULAR KOJI SE KORISTI U PROCESU PREPOZNAVANJA GOVORA KAKO BISMO POBOLJŠALI RAZUMIJEVANJE VJEŠTINA. _x000D_ za ULTIMO Kombinirana UPORABA INTERACCIJA U ROBLA I UPRAVLJANJE Semanticiziranog LOCALISATION SYSTEM-a može se koristiti za poboljšanje životnih uvjeta ROBOT-a na duljinu vremena, unutar aktivnog procesa učenja. NA TAJ NAČIN ROBOT MOŽE, NA PRIMJER, DOBITI INFORMACIJE O OBJEKTIMA KADA INFORMACIJE U SUSTAVU VIDA NISU POTPUNO POUZDANE. S DRUGE STRANE, ROBOT MOŽE POBOLJŠATI SVOJE ZNANJE O OKOLIŠU PUTEM PITANJA O OBJEKTIMA, MJESTIMA ILI LJUDIMA KOJI SU MU DO SADA NEPOZNATI. Stoga se ROBOT može prilagoditi promjenama u okolišu ili okolišu kako bi se mogao razviti u novu okolinu._x000D_ Svi ti zadaci zahtijevaju proces integracije multimodalnih ulaza u ROBUST i donosi odluke s krajem ROBOT-a koji će imati koristi od najboljeg mogućeg načina dostupnih informacija. DA BI SE TO POSTIGLO, POTREBNO JE IZGRADITI PRECIZNE SUSTAVE ZA PREPOZNAVANJE VIDA I GOVORA ZAJEDNO S MODULOM ZA INFORMACIJE O FUZIJI KOJI SE MOŽE BAVITI MULTIMODALNIM IZVORIMA INFORMACIJA. (Croatian)
18 August 2022
0 references
INOM RAMEN FÖR INITIATIVET I2010 (EU) KAN ANVÄNDNINGEN AV ASSISTERANDE ROBOTAR SPELA EN VIKTIG ROLL, SÄRSKILT NÄR DET GÄLLER ÄLDREOMSORG ELLER OMSORGSBEHÖVANDE PERSONER. I DETTA SAMMANHANG, OCH I EN SMART HEMMILJÖ, BÖR EN AUTONOM ROBOT KUNNA IDENTIFIERA DEN PLATS DÄR DEN BEFINNER SIG VID EN GIVEN TIDPUNKT OCH SAMTIDIGT HANTERA EN LÄMPLIG REPRESENTATION AV MILJÖN, INKLUSIVE FÖREMÅL ELLER MÄNNISKOR ATT INTERAGERA MED. I INOMHUSMILJÖER ÄR SEMANTISK PLACERING PROCESSEN ATT IDENTIFIERA VAR ROBOTEN FÖR NÄRVARANDE BEFINNER SIG. DENNA UPPGIFT ÄR SVÅR ATT TA ITU MED, EFTERSOM DISKRIMINERING MELLAN DE OLIKA MILJÖRUMMEN UTGÖR EN AVSEVÄRD SVÅRIGHET. HUVUDSYFTET ÄR DÄRFÖR ATT IDENTIFIERA PLATSEN DÄR ROBOTEN BEFINNER SIG BEROENDE PÅ VILKA OBJEKT DEN KAN SE. HELA DENNA PROCESS KRÄVER ATT MAN UPPFATTAR ENSKILDA OBJEKT, ÄVEN OM VISSA AV DEM KANSKE INTE ÄR HELT SYNLIGA PÅ GRUND AV OCKLUSIONER MED ANDRA OBJEKT. DESSUTOM MÅSTE SYNSYSTEMET MÖTA VARIERANDE LJUSFÖRHÅLLANDEN, VILKET GÖR PROBLEMET SVÅRT. Slutligen föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt baserat på internationalisering med människor för att lösa den här gången, så snart huvudmännen i staten har identifierats, DENNA INFORMATIONER AV ENNING TILL MODEL CHANGE to CLASSIFICATE THE ROBOT._x000D_ Ademas of the ANVÄNDNING AV VISUAL INFORMATION, föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt baserat på internationalisering med människor för att lösa den här gången. SÅLEDES KAN ROBOTEN DRA NYTTA AV DEN HJÄLP SOM GES AV MÄNNISKAN FÖR ATT FÅ MER EXAKT INFORMATION FRÅN EN VISS PLATS. ROBOTEN KAN TILL EXEMPEL STÄLLA FRÅGOR OM DE OBJEKT DU SER, FÖR ATT FÖRBÄTTRA DITT PERCEPTIONSSYSTEM OCH DÄRMED UNDERLÄTTA UPPGIFTEN MED SEMANTISK LOKALISERING. Å ANDRA SIDAN ÄR DEN INFORMATION SOM ERHÅLLS PÅ DEN SEMANTISKA PLATSEN OCKSÅ ANVÄNDBAR FÖR ATT FÖRBÄTTRA PROCESSEN FÖR INTERAKTION MELLAN MÄNNISKA OCH ROBOT. NÄR DET GÄLLER TALINTERAKTIONER KAN IGENKÄNNINGS- OCH FÖRSTÅELSEFÖRMÅGAN FÖRBÄTTRAS GENOM ATT VETA VAR VI ÄR, VILKET GÖR DET MÖJLIGT ATT FÖRUTSÄGA ATT VISSA OBJEKT KOMMER ATT REFERERAS UNDER EN MUNTLIG INTERAKTION MEDAN ANDRA SÄLLAN KOMMER ATT NAMNGES. DÄRFÖR KAN VI BEGRÄNSA DET ORDFÖRRÅD SOM ANVÄNDS I TALIGENKÄNNINGSPROCESSEN FÖR ATT FÖRBÄTTRA FÖRSTÅELSEN. _x000D_ för ULTIMO Den kombinerade användningen av INTERACTIONS BASED I ROBLA OCH SÄLJNING AV en Semanticated LOCALISATION SYSTEM kan användas för att förbättra ROBOTs levnadsförhållanden till tidens längd, inom ramen för en aktiv inlärningsprocess. PÅ SÅ SÄTT KAN ROBOTEN TILL EXEMPEL FÅ INFORMATION OM FÖREMÅL NÄR INFORMATIONEN I SYNSYSTEMET INTE ÄR HELT TILLFÖRLITLIG. Å ANDRA SIDAN KAN ROBOTEN FÖRBÄTTRA SIN MILJÖKUNSKAP GENOM FRÅGOR OM FÖREMÅL, PLATSER ELLER MÄNNISKOR SOM HAN HITTILLS INTE KÄNNER TILL. ROBOT kan således anpassa sig till förändringar i miljön eller i miljön för att kunna utvecklas till en ny miljö._x000D_ ALLA dessa uppgifter kräver en process av ROBUST INTEGRATION AV multimodala entréer och fattar beslut när slutet av ROBOT kan dra nytta av bästa möjliga sätt att tillgänglig information. FÖR ATT KUNNA GÖRA DETTA MÅSTE EXAKTA SYSTEM FÖR SYN OCH TALIGENKÄNNING BYGGAS UPP TILLSAMMANS MED EN MODUL FÖR FUSIONSINFORMATION SOM KAN HANTERA MULTIMODALA INFORMATIONSKÄLLOR. (Swedish)
18 August 2022
0 references
ÎN CADRUL INIȚIATIVEI I2010 (UE), UTILIZAREA ROBOȚILOR ASISTENȚI POATE JUCA UN ROL ESENȚIAL, ÎN SPECIAL ÎN CEEA CE PRIVEȘTE ÎNGRIJIREA PERSOANELOR ÎN VÂRSTĂ SAU DEPENDENTE. ÎN ACEST CONTEXT ȘI ÎNTR-UN MEDIU DE LOCUINȚE INTELIGENTE, UN ROBOT AUTONOM AR TREBUI SĂ POATĂ IDENTIFICA LOCUL ÎN CARE SE AFLĂ LA UN MOMENT DAT, MANIPULÂND ÎN ACELAȘI TIMP O REPREZENTARE ADECVATĂ A MEDIULUI, INCLUSIV A OBIECTELOR SAU A PERSOANELOR CU CARE SĂ INTERACȚIONEZE. ÎN MEDIILE INTERIOARE, LOCAȚIA SEMANTICĂ ESTE PROCESUL DE IDENTIFICARE A LOCULUI ÎN CARE SE AFLĂ ÎN PREZENT ROBOTUL. ACEASTĂ SARCINĂ ESTE DIFICIL DE ABORDAT, DEOARECE DISCRIMINAREA ÎNTRE DIFERITELE ÎNCĂPERI ALE MEDIULUI PREZINTĂ O DIFICULTATE CONSIDERABILĂ. OBIECTIVUL PRINCIPAL, PRIN URMARE, ESTE DE A IDENTIFICA LOCUL ÎN CARE SE AFLĂ ROBOTUL ÎN FUNCȚIE DE OBIECTELE PE CARE LE POATE VEDEA. ACEST ÎNTREG PROCES NECESITĂ PERCEPEREA OBIECTELOR INDIVIDUALE, CHIAR DACĂ UNELE DINTRE ELE POT SĂ NU FIE PE DEPLIN VIZIBILE DIN CAUZA OCLUZIUNILOR CU ALTE OBIECTE. ÎN PLUS, SISTEMUL DE VIZIBILITATE TREBUIE SĂ SE CONFRUNTE CU CONDIȚII DE ILUMINARE VARIABILE, CEEA CE FACE CA PROBLEMA SĂ FIE DIFICILĂ. În cele din urmă, odată ce directorii statului au fost IDENTIFICATE, aceste INFORMAȚII DE ENTERNARE A UNUI MODEL CHANGE LA CLASIFICARE ROBOT._x000D_ Ademe UTILIZAREA INFORMAȚIILOR VISUALE, propunem o nouă abordare bazată pe internaționalizarea cu oamenii pentru a rezolva de data aceasta. ASTFEL, ROBOTUL POATE BENEFICIA DE AJUTORUL OFERIT DE OM PENTRU A OBȚINE INFORMAȚII MAI EXACTE DINTR-UN ANUMIT LOC. ROBOTUL, DE EXEMPLU, POATE PUNE ÎNTREBĂRI DESPRE OBIECTELE PE CARE LE VEDEȚI, PENTRU A VĂ ÎMBUNĂTĂȚI SISTEMUL DE PERCEPȚIE ȘI, ASTFEL, PENTRU A FACILITA SARCINA DE LOCALIZARE SEMANTICĂ. PE DE ALTĂ PARTE, INFORMAȚIILE OBȚINUTE ÎN LOCAȚIA SEMANTICĂ SUNT, DE ASEMENEA, UTILE PENTRU A ÎMBUNĂTĂȚI PROCESUL DE INTERACȚIUNE OM-ROBOȚI. ÎN CAZUL INTERACȚIUNILOR DE VORBIRE, CAPACITĂȚILE DE RECUNOAȘTERE ȘI ÎNȚELEGERE POT FI ÎMBUNĂTĂȚITE PRIN CUNOAȘTEREA LOCULUI ÎN CARE NE AFLĂM, CEEA CE PERMITE PREZICEREA FAPTULUI CĂ ANUMITE OBIECTE VOR FI MENȚIONATE ÎN TIMPUL UNEI INTERACȚIUNI ORALE, ÎN TIMP CE ALTELE VOR FI RAREORI NUMITE. PRIN URMARE, PUTEM RESTRICȚIONA VOCABULARUL UTILIZAT ÎN PROCESUL DE RECUNOAȘTERE A VORBIRII PENTRU A ÎMBUNĂTĂȚI ABILITĂȚILE DE ÎNȚELEGERE. _x000D_ pentru ULTIMO UTILIZAREA combinată a INTERACȚIILOR BASED ÎN ROBLA ȘI Ocuparea forței de muncă a unui sistem de LOCALISAȚIE semanticat poate fi utilizată pentru a îmbunătăți condițiile de viață ale ROBOT până la durata de timp, în cadrul unui proces de învățare activă. ÎN ACEST FEL, ROBOTUL POATE, DE EXEMPLU, SĂ OBȚINĂ INFORMAȚII DESPRE OBIECTE ATUNCI CÂND INFORMAȚIILE DIN SISTEMUL VIZUAL NU SUNT COMPLET FIABILE. PE DE ALTĂ PARTE, ROBOTUL ÎȘI POATE ÎMBUNĂTĂȚI CUNOȘTINȚELE DESPRE MEDIU PRIN ÎNTREBĂRI DESPRE OBIECTE, LOCURI SAU PERSOANE CARE SUNT PÂNĂ ACUM NECUNOSCUTE DE EL. Astfel, ROBOT poate fi capabil să se adapteze la schimbările din mediu sau din mediu pentru a se putea dezvolta într-un mediu nou._x000D_ Toate aceste sarcini necesită un proces de intrare multimodală ROBUST și ia decizii cu sfârșitul ROBOT fiind în măsură să beneficieze de cel mai bun mod posibil de informații disponibile. ÎN ACEST SCOP, TREBUIE CONSTRUITE SISTEME PRECISE DE RECUNOAȘTERE A VIZIUNII ȘI A VORBIRII, ÎMPREUNĂ CU UN MODUL DE INFORMARE PRIVIND FUZIUNEA CAPABIL SĂ SE OCUPE DE SURSELE DE INFORMAȚII MULTIMODALE. (Romanian)
18 August 2022
0 references
V OKVIRU POBUDE I2010 (EU) IMA LAHKO UPORABA POMOŽNIH ROBOTOV KLJUČNO VLOGO, ZLASTI KAR ZADEVA OSKRBO STAREJŠIH ALI VZDRŽEVANIH OSEB. V TEM OKVIRU IN V OKOLJU PAMETNEGA DOMA BI MORAL BITI AVTONOMNI ROBOT SPOSOBEN PREPOZNATI KRAJ, KJER SE NAHAJA V DOLOČENEM ČASU, PRI TEM PA USTREZNO ZASTOPATI OKOLJE, VKLJUČNO S PREDMETI ALI LJUDMI, S KATERIMI JE MOGOČE KOMUNICIRATI. V ZAPRTIH PROSTORIH JE SEMANTIČNA LOKACIJA POSTOPEK UGOTAVLJANJA, KJE SE ROBOT TRENUTNO NAHAJA. TO NALOGO JE TEŽKO OBRAVNAVATI, SAJ JE DISKRIMINACIJA MED RAZLIČNIMI PROSTORI OKOLJA PRECEJŠNJA TEŽAVA. GLAVNI CILJ JE TOREJ OPREDELITI KRAJ, KJER SE ROBOT NAHAJA GLEDE NA PREDMETE, KI JIH LAHKO VIDI. TA CELOTEN PROCES ZAHTEVA ZAZNAVANJE POSAMEZNIH PREDMETOV, ČEPRAV NEKATERI OD NJIH MORDA NISO V CELOTI VIDNI ZARADI OKLUZIJ Z DRUGIMI PREDMETI. POLEG TEGA SE MORA SISTEM VIDA SOOČITI S SPREMENLJIVIMI POGOJI OSVETLITVE, KAR OTEŽUJE TEŽAVO. In končno, ko bodo ravnatelji v državi IDENTIFICED, INFORMACIJE IZDELEK NA PODROČJU IZKLJUČITEV ROBOT._x000D_ Ademas UPORABE VISUALNE INFORMACIJE, predlagamo nov pristop, ki temelji na internacionalizaciji z ljudmi, da se ta čas reši. TAKO LAHKO ROBOT KORISTI OD POMOČI, KI JO NUDI ČLOVEK ZA PRIDOBITEV NATANČNEJŠIH INFORMACIJ IZ DOLOČENEGA KRAJA. ROBOT LAHKO NA PRIMER POSTAVLJA VPRAŠANJA O PREDMETIH, KI JIH VIDITE, DA BI IZBOLJŠAL VAŠ SISTEM ZAZNAVANJA IN TAKO OLAJŠAL NALOGO SEMANTIČNE LOKALIZACIJE. PO DRUGI STRANI PA SO INFORMACIJE, PRIDOBLJENE NA SEMANTIČNI LOKACIJI, KORISTNE TUDI ZA IZBOLJŠANJE PROCESA INTERAKCIJE MED ČLOVEKOM IN ROBOTOM. V PRIMERU GOVORNIH INTERAKCIJ SE LAHKO SPOSOBNOST PREPOZNAVANJA IN RAZUMEVANJA IZBOLJŠA TAKO, DA VEMO, KJE SMO, KAR OMOGOČA NAPOVEDOVANJE, DA SE BODO NEKATERI PREDMETI SKLICEVALI MED USTNO INTERAKCIJO, MEDTEM KO BODO DRUGI REDKO IMENOVANI. ZATO LAHKO OMEJIMO BESEDNJAK, KI SE UPORABLJA V PROCESU PREPOZNAVANJA GOVORA, DA BI IZBOLJŠALI RAZUMEVANJE SPRETNOSTI. _x000D_ za ULTIMO Združena UPORABA INTERAKCIJE V ROBLA IN EMPLOYMENT SYSTEM LOCALISATION se lahko uporabi za izboljšanje življenjskih razmer ROBOT-a do časa v okviru aktivnega učnega procesa. NA TA NAČIN LAHKO ROBOT NA PRIMER PRIDOBI INFORMACIJE O PREDMETIH, KO INFORMACIJE V SISTEMU VIDA NISO POPOLNOMA ZANESLJIVE. PO DRUGI STRANI PA LAHKO ROBOT IZBOLJŠA SVOJE POZNAVANJE OKOLJA Z VPRAŠANJI O OBJEKTIH, KRAJIH ALI LJUDEH, KI SO MU DO ZDAJ NEZNANI. ROBOT se tako lahko prilagodi spremembam v okolju ali okolju, da se lahko razvije v novo okolje._x000D_ Vse te naloge zahtevajo postopek ROBUST INTEGRACIJE multimodalnih vhodov in sprejema odločitve, pri čemer lahko na koncu ROBOT izkoristi najboljši možni način razpoložljivih informacij. V TA NAMEN JE TREBA SKUPAJ Z MODULOM ZA INFORMACIJE O FUZIJI, KI SE LAHKO UKVARJA Z MULTIMODALNIMI VIRI INFORMACIJ, ZGRADITI NATANČNE SISTEME ZA PREPOZNAVANJE VIDA IN GOVORA. (Slovenian)
18 August 2022
0 references
W RAMACH INICJATYWY I2010 (UE) WYKORZYSTANIE ROBOTÓW POMOCNICZYCH MOŻE ODEGRAĆ KLUCZOWĄ ROLĘ, ZWŁASZCZA W ODNIESIENIU DO OPIEKI NAD OSOBAMI STARSZYMI LUB POZOSTAJĄCYMI NA UTRZYMANIU. W TYM KONTEKŚCIE, A TAKŻE W ŚRODOWISKU INTELIGENTNEGO DOMU, AUTONOMICZNY ROBOT POWINIEN BYĆ W STANIE ZIDENTYFIKOWAĆ MIEJSCE, W KTÓRYM ZNAJDUJE SIĘ W DANYM CZASIE, PRZY JEDNOCZESNYM ZAJMOWANIU SIĘ ODPOWIEDNIĄ REPREZENTACJĄ ŚRODOWISKA, W TYM PRZEDMIOTÓW LUB OSÓB, Z KTÓRYMI MOŻNA WCHODZIĆ W INTERAKCJE. W ŚRODOWISKU WEWNĘTRZNYM LOKALIZACJA SEMANTYCZNA JEST PROCESEM IDENTYFIKACJI MIEJSCA, W KTÓRYM ZNAJDUJE SIĘ OBECNIE ROBOT. ZADANIE TO JEST TRUDNE DO ROZWIĄZANIA, PONIEWAŻ DYSKRYMINACJA MIĘDZY RÓŻNYMI POMIESZCZENIAMI ŚRODOWISKA STANOWI ZNACZNĄ TRUDNOŚĆ. GŁÓWNYM CELEM JEST ZATEM OKREŚLENIE MIEJSCA, W KTÓRYM ZNAJDUJE SIĘ ROBOT W ZALEŻNOŚCI OD OBIEKTÓW, KTÓRE WIDZI. CAŁY TEN PROCES WYMAGA POSTRZEGANIA POSZCZEGÓLNYCH OBIEKTÓW, NAWET JEŚLI NIEKTÓRE Z NICH MOGĄ NIE BYĆ W PEŁNI WIDOCZNE Z POWODU OKLUZJI Z INNYMI OBIEKTAMI. PONADTO SYSTEM WIZYJNY MUSI STAWIĆ CZOŁA RÓŻNYM WARUNKOM OŚWIETLENIA, CO UTRUDNIA PROBLEM. Wreszcie, gdy zleceniodawcy w stanie zostaną IDENTYFIKACYJNE, TEGO INFORMACJI ROZWIĄZANIA PRZEZ MODEL CHANGE DO KLASYFIKACJI ROBOT._x000D_ Ademas UŻYTKOWNIKA INFORMACJI WIZUALNEJ, proponujemy nowe podejście oparte na internacjonalizacji z ludźmi, aby rozwiązać ten czas. ROBOT MOŻE WIĘC SKORZYSTAĆ Z POMOCY CZŁOWIEKA W UZYSKANIU DOKŁADNIEJSZYCH INFORMACJI Z DANEGO MIEJSCA. ROBOT, NA PRZYKŁAD, MOŻE ZADAWAĆ PYTANIA O OBIEKTY, KTÓRE WIDZISZ, ABY POPRAWIĆ SWÓJ SYSTEM PERCEPCJI, A TYM SAMYM UŁATWIĆ ZADANIE LOKALIZACJI SEMANTYCZNEJ. Z DRUGIEJ STRONY, INFORMACJE UZYSKANE W LOKALIZACJI SEMANTYCZNEJ SĄ RÓWNIEŻ PRZYDATNE DO POPRAWY PROCESU INTERAKCJI MIĘDZY CZŁOWIEKIEM A ROBOTEM. W PRZYPADKU INTERAKCJI MOWY, ROZPOZNAWANIE I ZROZUMIENIE MOŻLIWOŚCI MOŻNA POPRAWIĆ WIEDZĄC, GDZIE JESTEŚMY, CO POZWALA PRZEWIDZIEĆ, ŻE NIEKTÓRE OBIEKTY BĘDĄ ODWOŁYWANE PODCZAS INTERAKCJI USTNEJ, PODCZAS GDY INNE BĘDĄ RZADKO NAZYWANE. W ZWIĄZKU Z TYM MOŻEMY OGRANICZYĆ SŁOWNICTWO STOSOWANE W PROCESIE ROZPOZNAWANIA MOWY W CELU POPRAWY ZROZUMIENIA UMIEJĘTNOŚCI. _x000D_ dla ULTIMO Skombinowany UŻYTKOWANIA INTERACJI W ROBLA I Zwolnieniu SYSTEMU LOCALIZACJI Semantycznej może być stosowany w celu poprawy warunków życia ROBOT do czasu, w trakcie aktywnego procesu uczenia się. W TEN SPOSÓB ROBOT MOŻE, NA PRZYKŁAD, UZYSKAĆ INFORMACJE O OBIEKTACH, GDY INFORMACJE W SYSTEMIE WIZYJNYM NIE SĄ CAŁKOWICIE WIARYGODNE. Z DRUGIEJ STRONY ROBOT MOŻE POPRAWIĆ SWOJĄ WIEDZĘ O ŚRODOWISKU POPRZEZ PYTANIA DOTYCZĄCE OBIEKTÓW, MIEJSC LUB LUDZI, KTÓRE DO TEJ PORY SĄ MU NIEZNANE. Tak więc ROBOT może być w stanie dostosować się do zmian w środowisku lub w środowisku, aby móc przekształcić się w nowe środowisko._x000D_ WSZYSTKIE te zadania wymagają procesu ROBUST INTEGRACJA wejść multimodalnych i podejmują decyzje, gdy koniec ROBOT będzie mógł skorzystać z najlepszego możliwego trybu dostępnych informacji. W TYM CELU NALEŻY STWORZYĆ PRECYZYJNE SYSTEMY ROZPOZNAWANIA WZROKU I MOWY WRAZ Z MODUŁEM INFORMACJI O SYNTEZIE UMOŻLIWIAJĄCYM WYKORZYSTANIE MULTIMODALNYCH ŹRÓDEŁ INFORMACJI. (Polish)
18 August 2022
0 references
Albacete
0 references
Identifiers
TIN2015-65686-C5-3-R
0 references