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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

STAM: A Framework for Spatio-Temporal Affordance Maps

verfasst von : Francesco Riccio, Roberto Capobianco, Marc Hanheide, Daniele Nardi

Erschienen in: Modelling and Simulation for Autonomous Systems

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Affordances have been introduced in literature as action opportunities that objects offer, and used in robotics to semantically represent their interconnection. However, when considering an environment instead of an object, the problem becomes more complex due to the dynamism of its state. To tackle this issue, we introduce the concept of Spatio-Temporal Affordances (STA) and Spatio-Temporal Affordance Map (STAM). Using this formalism, we encode action semantics related to the environment to improve task execution capabilities of an autonomous robot. We experimentally validate our approach to support the execution of robot tasks by showing that affordances encode accurate semantics of the environment.

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Metadaten
Titel
STAM: A Framework for Spatio-Temporal Affordance Maps
verfasst von
Francesco Riccio
Roberto Capobianco
Marc Hanheide
Daniele Nardi
Copyright-Jahr
2016
Buch
Modelling and Simulation for Autonomous Systems

Print ISBN: 978-3-319-47604-9

Electronic ISBN: 978-3-319-47605-6

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-47605-6_22