Mobile Robot-Navigation unter Verwendung von neuronalen Netzwerken und nicht-metrischen Umweltmodellen

Eine Denk- und Steuerarchitektur für visionär geführte Navigation, die einen Roboter menschlicher erscheinen lässt, wird vorgestellt. Dieses System, genannt NEURO-NAV, verwirft die traditionellere geometrische Darstellung der Umgebung und verwendet stattdessen eine semantisch reichhaltigere nicht-metrische Darstellung, in der ein Flur durch die Reihenfolge des Auftretens verschiedener Landmarken und durch Nachbarschaftsbeziehungen modelliert wird. Mit einer solchen Darstellung wird es dem Roboter möglich, auf Befehle wie 'folge dem Flur und biege an der zweiten T-Kreuzung rechts ab' zu reagieren. Diese Fähigkeit wird durch ein Ensemble von neuronalen Netzwerken erreicht, deren Aktivierung und Deaktivierung von einem regelbasierten übergeordneten Controller gesteuert werden. Die einzelnen neuronalen Netzwerke im Ensemble werden trainiert, um visuelle Informationen zu interpretieren und primitive Navigationsaufgaben wie das Folgen des Flurs und die Erkennung von Landmarken auszuführen.