Hallo gast1234,

Der motivierte autonome Roboter ist in meinem Bericht "Neuer motivierter autonome Roboter" und auf meiner Homepage http://<a href="http://mywebpage.net...page2.html</a> dargestellt.
Ich persönlich beabsichtige nicht das Projekt zu realisieren, weil das nicht Arbeit für eine Person ist und mir fehlen auch die finanziellen Mittel dafür. Die Schwerrigkeiten liegen nicht in Programmierung der gegebenen Algorithmen, sondern in Bildung der Wissensbasis. Ich könnte zwar eine experimentelle Wissensbasis die eine sehr einfache Umgebung beschreibt bilden, aber das interessiert mich nicht.

Der zweite Teil ihrer Frage: Ich glaube die folgende Antwort die ich auf ähnliche Frage gegeben habe ist auch die Anwort auf ihre Frage:

"Baumstrukturen für Repräsentation von Wissen sind bekannt, aber nach meinen Kentnissen sind nicht den Knoten so absrakte Modelle wie in meiner Wissensbasis zugeordnet. Kein Lehrer ist nötig um die Einsortierung eines Modells auszuführen.
Ihr
Beispiel: Eine Tasse ohne Henkel kann sein:
a) Eine Tasse ohne Henkel (und damit ein Becher)
b) Eine Tasse mit Henkel, bei der man den Henkel aus der betrachteten Perspektive nicht sieht.
Wo die Perspektive schlussendlich einsortiert würde hängt in dem Fall vom Explorationsverhalten des Roboters ab.

Es ist ein Wahrnehmungsproblem: wenn man den Henkel nicht sieht, kann man nicht entscheiden ob das ein Becher oder eine Tasse ist (wenn die Tasse (Becher) keine andere kennzeichnende Merkmale hat). Ohne Explorationsverhalten ordnet der Roboter die Tasse/Becher zum Modell für Tasse/Becher (wenn solch ein abstraktes Modell ist) oder identifiziert den Gegenstand als "Tasse oder Becher".

Die Wissensbasis ist sehr gut geeignet (besser als andere Methoden. z.b. neuronale Netze) für assoziative Wahrnehmung von Objekten und Situationen: wenn der Roboter, mittels eines visuellen Identifizierungsprogramms, eine visuelle Abbildung eines Objektes gebildet hat, sucht er in der Wissensbasis das Objektmodell mit der identifizierten visuellen Abbildung. Nach dem er dieses Model gefunden hat, assozieirt er diese Abbildung mit dem Objekt, d.h. mit allen Eigenschaften des Objektes - eine einfache Lösung des Assozieirungsproblem bei Wahrnehmung. "

A. Schurmann/schurm2