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2006 | OriginalPaper | Buchkapitel

Visual Learning of Affordance Based Cues

verfasst von : Gerald Fritz, Lucas Paletta, Manish Kumar, Georg Dorffner, Ralph Breithaupt, Erich Rome

Erschienen in: From Animals to Animats 9

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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This work is about the relevance of Gibson’s concept of affordances [1] for visual perception in interactive and autonomous robotic systems. In extension to existing functional views on visual feature representations, we identify the importance of

learning

in perceptual cueing for the anticipation of opportunities for interaction of robotic agents. We investigate how the originally defined representational concept for the perception of affordances – in terms of using either optical flow or heuristically determined 3D features of perceptual entities – should be generalized to using

arbitrary

visual feature representations. In this context we demonstrate the learning of causal relationships between visual cues and predictable interactions, using both 3D and 2D information. In addition, we emphasize a new framework for cueing

and

recognition of affordance-like visual entities that could play an important role in future robot control architectures. We argue that affordance-like perception should enable systems to react to environment stimuli both more efficient and autonomous, and provide a potential to plan on the basis of responses to more complex perceptual configurations. We verify the concept with a concrete implementation applying state-of-the-art visual descriptors and regions of interest that were extracted from a simulated robot scenario and prove that these features were successfully selected for their relevance in predicting opportunities of robot interaction.

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Metadaten
Titel
Visual Learning of Affordance Based Cues
verfasst von
Gerald Fritz
Lucas Paletta
Manish Kumar
Georg Dorffner
Ralph Breithaupt
Erich Rome
Copyright-Jahr
2006
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/11840541_5