Hornung, Rachel (2012) Single-Class Discrimination for Robot Anomaly Detection. Masterarbeit, Technische Universität München.
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Kurzfassung
Early system error detection is essential for safe human-robot interaction. Detecting errors in the large amount of sensory and status data is, however, difficult, especially since the amount of fault data is very small if at all available; a problem for which no sufficiently stable methods exist. This thesis introduces a new Robot Anomaly Detection System (RADS) consisting of a multi-stage solution, that adapts to high dimensional input and detects errors without previous records of them. Application to real robot data proves its satisfying performance.
elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/80401/ | ||||||||
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Dokumentart: | Hochschulschrift (Masterarbeit) | ||||||||
Titel: | Single-Class Discrimination for Robot Anomaly Detection | ||||||||
Autoren: |
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Datum: | Oktober 2012 | ||||||||
Open Access: | Ja | ||||||||
Seitenanzahl: | 44 | ||||||||
Status: | veröffentlicht | ||||||||
Stichwörter: | Single-Class Discrimination, Anomaly Detection, One-Class Discrimination, Robot Anomaly Detection | ||||||||
Institution: | Technische Universität München | ||||||||
Abteilung: | Fakultät für Informatik | ||||||||
HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr | ||||||||
HGF - Programm: | Raumfahrt | ||||||||
HGF - Programmthema: | Technik für Raumfahrtsysteme | ||||||||
DLR - Schwerpunkt: | Raumfahrt | ||||||||
DLR - Forschungsgebiet: | R SY - Technik für Raumfahrtsysteme | ||||||||
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | R - RMC - Kognitive Intelligenz und Autonomie (alt) | ||||||||
Standort: | Oberpfaffenhofen | ||||||||
Institute & Einrichtungen: | Institut für Robotik und Mechatronik (bis 2012) | ||||||||
Hinterlegt von: | Urbanek, Holger | ||||||||
Hinterlegt am: | 11 Jan 2013 14:54 | ||||||||
Letzte Änderung: | 31 Jul 2019 19:39 |
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