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  • 1 Praktische Relevanz und Innovationskraft
    • 1.1 Das Ziel des Projekts CulinAIbot
    • 1.2 Die praktische Relevanz von CulinAIBot
    • 1.3 Anwendungsfälle und Nutzung der Ergebnisse
    • 1.4 Innovationskraft
  • 2 Workflow und Eingesetzte Methoden
    • 2.1 Architektur
      • 2.1.1 Hardware
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      • 2.2.1 Spracherkennung und Sprachverarbeitung
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        • 2.2.2.1 Daten
        • 2.2.2.2 KI-Modelle
    • 2.3 Bild- und Objekterkennung
      • 2.3.1 Daten
      • 2.3.2 KI-Modelle
    • 2.4 Multimodales Dialogmanagement: Kombination von Sprache und visuellen Daten
    • 2.5 Wahrnehmung und Kartierung
    • 2.6 Action Management
    • 2.7 Autonome Navigation und Mobilitätssystem
    • 2.8 Präzisionsmanipulation und Steuerung der Roboterarme
  • 3 Anwendungen und Ergebnisse
    • 3.1 Bilder des CulinAIBot
    • 3.2 Rezepte suchen und generieren
  • 4 Kritische Reflexion des Projekts
    • 4.1 Auswertung des Projekts
    • 4.2 Herausforderungen während der Umsetzung
    • 4.3 Potential des Projekts
    • 4.4 Schwachstellen des Projekts
    • 4.5 Nächste Schritte
  • 5 Programm Code
  • 6 Zusätzliche Daten
  • 7 Video Pitch
  • 8 Literaturverzeichnis
  • 9. Abkürzungsverzeichnis und Glossar
  • 10 Das Team

2.5 Wahrnehmung und Kartierung

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Written by admin
Oktober 5, 2024
Dieser Abschnitt beschreibt die Wahrnehmung und Kartierung von Objekten durch den CulinAIBot.

Moderne Tools zur klassenunabhängigen Bildsegmentierung (z. B. SegmentAnything) und offenes semantisches Verständnis (z. B. CLIP) bieten beispiellose Möglichkeiten für Roboter Wahrnehmung und Kartierung.

Eine neue Methode namens Clio ermöglicht es Robotern, schnell eine Szene abzubilden und die Gegenstände zu identifizieren, die sie zum Erledigen einer bestimmten Reihe von Aufgaben benötigen.

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  • 2.6 Action Management
  • 2.4 Multimodales Dialogmanagement: Kombination von Sprache und visuellen Daten

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