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학술대회자료
저자정보
Yuri Goncalves Rocha (Sungkyunkwan University) Sung-Hyeon Joo (Sungkyunkwan University) Eun-Jin Kim (Sungkyunkwan University) Tae-Yong Kuc (Sungkyunkwan University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2019
발행연도
2019.10
수록면
1,340 - 1,343 (4page)

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Humans are capable of generating simulated mental worlds based on their past experiences and use such an environment for prospecting, planning, and learning. Such capabilities could enhance current robotic systems, allowing them to plan ahead based on predicted outputs, and even compare their performance with a different agent. In this work, we propose a semantic robot modeling framework, which is able to express intrinsic semantic knowledge in order to better represent the robot and its surrounding environment. We also show that such data can be used to automatically generate a simulated model, allowing robots to simulate themselves and other modeled agents.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. FRAMEWORK OVERVIEW
4. ROBOT SEMANTIC DESCRIPTION
5. RESULTS AND DISCUSSION
6. CONCLUSION AND FUTUREWORK
REFERENCES

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