oru.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Learning context-aware mobile robot navigation in home environments
Dipartimento di Informatica, Università di Pisa, Pisa, Italy.
Dipartimento di Informatica, Università di Pisa, Pisa, Italy.
Dipartimento di Informatica, Università di Pisa, Pisa, Italy.
Örebro universitet, Institutionen för naturvetenskap och teknik. (AASS)
Visa övriga samt affilieringar
2014 (Engelska)Ingår i: IISA 2014: The 5th International Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications, New York: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2014, s. 57-62, artikel-id 6878733Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Abstract [en]

We present an approach to make planning adaptive in order to enable context-aware mobile robot navigation. We integrate a model-based planner with a distributed learning system based on reservoir computing, to yield personalized planning and resource allocations that account for user preferences and environmental changes. We demonstrate our approach in a real robot ecology, and show that the learning system can effectively exploit historical data about navigation performance to modify the models in the planner, without any prior information oncerning the phenomenon being modeled. The plans produced by the adapted CL fail more rarely than the ones generated by a non-adaptive planner. The distributed learning system handles the new learning task autonomously, and is able to automatically identify the sensorial information most relevant for the task, thus reducing the communication and computational overhead of the predictive task.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
New York: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2014. s. 57-62, artikel-id 6878733
Nationell ämneskategori
Robotteknik och automation Datavetenskap (datalogi)
Forskningsämne
Datavetenskap; Datavetenskap
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:oru:diva-55288DOI: 10.1109/IISA.2014.6878733ISI: 000345861900012Scopus ID: 2-s2.0-84906748619OAI: oai:DiVA.org:oru-55288DiVA, id: diva2:1071066
Konferens
5th International Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications (IISA 2014), Chania, Crete, Greece, July 7-9, 2014
Projekt
EU FP7 RUBICON
Forskningsfinansiär
EU, FP7, Sjunde ramprogrammet, 269914Tillgänglig från: 2017-02-03 Skapad: 2017-02-03 Senast uppdaterad: 2018-06-19Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopus

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Di Rocco, MaurizioSaffiotti, Alessandro
Av organisationen
Institutionen för naturvetenskap och teknik
Robotteknik och automationDatavetenskap (datalogi)

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
urn-nbn
Totalt: 485 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf