P1: Event-Based Adaptive Vision for Sensing Computers

Projektbeschreibung:

 

Kognitive technische Systeme verwenden sensorische Eingaben, um spezifische Eigenschaften der physikalischen Welt zu messen und erfolgreich mit ihrer Umwelt zu interagieren. In autonom agierenden Systemen ist die Verarbeitung durch verschiedene Randbedingungen hinsichtlich der Effizienz und der Speicherung von Informationen beschränkt. Spärliche und energieeffiziente Repräsentationen und Verarbeitungsarchitekturen bieten sich als Lösungskonzepte an. Beispielsweise liefern ereignisbasierte Kameras ein energiesparendes sensorisches Front-End und spärliche Repräsentationen in neuromorphen Architekturen bilden die Grundlage für die Analyse von Daten, die sich ebenfalls an dem Spärlichkeitsprinzip orientieren.

In diesem Promotionsprojekt sollen Algorithmen für visuelle sensorische Erkennungs- oder Navigationsaufgaben entwickelt und in Szenarios zur effizienten Verarbeitung bei gleichzeitig limitierten Ressourcen evaluiert werden. Ein Hauptaugenmerk soll dabei auf das Lernen und die Adaptation an komplexe Realwelt-Bedingungen gelegt werden. Hierfür stehen geeignete Plattformen neuromorpher Hardware zur Verfügung. Die Leistungsfähigkeit der Mechanismen soll in geeigneten Testfeldern, z.B. autonomer visuell gestützter Robotik oder der visuellen Roboterinteraktion, evaluiert werden.


Erstbetreuer:

Tandempartner:

Beratende Experten:


Zuordnung:Universität Ulm
Methoden/Technologien:Perception
Anwendungen:Servicerobotik

 

 

 

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