Hierarchical Bayesian Networks based on Activity for Localizing Hidden Target Objects in Indoor Environment

실내 환경에서 보이지 않는 목표 물체를 탐색하기 위한 활동기반 계층적 베이지안 네트워크

서비스 로봇 분야에서 물체를 인식하고 장면을 이해하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 방법들은 기하학적 모델을 기반으로 물체를 인식하였으나 불확실하고 동적인 환경에서 이러한 방법은 한계를 갖는다. 이에 최근 지식 기반의 접근 방법을 통해 이러한 부분을 보완하는 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 효과적인 물체 탐색을 위해 베이지안 네트워크를 사용하여 대상 물체의 존재 여부를 추론하는 방법을 제안한다. 이를 위해 트리구조의 계층적 베이지안 네트워크를 사용하였고 물체들의 관계를 활동을 기준으로 모델링 하였다. 6가지 장소를 기반으로 한 실험 결과, $86.5\%$의 정확도를 보여주었다.