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This thesis is concerned with intention recognition for a humanoid robot and investigates how the challenges of uncertain and incomplete observations, a high degree of detail of the used models, and real-time inference may be addressed by modeling the human rationale as hybrid, dynamic Bayesian networks and performing inference with these models. The key focus lies on the automatic identification of the employed nonlinear stochastic dependencies and the situation-specific inference.
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- ÉditeurKIT Scientific Publishing
- Date d'édition2013
- ISBN 10 3866449526
- ISBN 13 9783866449527
- ReliureBroché
- Nombre de pages236
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Learning Dynamic Systems for Intention Recognition in HumanRobotCooperation Volume 11 Karlsruhe Series on Intelligent SensorActuatorSystems SensorActuatorSystems Laboratory
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ISBN 10 : 3866449526
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Learning Dynamic Systems for Intention Recognition in Human-Robot-Cooperation
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Learning Dynamic Systems for Intention Recognition in HumanRobotCooperation Volume 11 Karlsruhe Series on Intelligent SensorActuatorSystems SensorActuatorSystems Laboratory
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