Affordance Detection

Affordance Detection bezieht sich auf die Identifizierung potentieller Aktionen, die an Objekten in einem Bild durchgeführt werden können. Diese Fähigkeit ist für die roboterische Wahrnehmung und Manipulation entscheidend. Im Gegensatz zur bloßen Beschreibung der visuellen oder physischen Eigenschaften eines Objekts legt Affordance Detection den Schwerpunkt auf die funktionalen Interaktionen zwischen Teilen des Objekts und Menschen. Durch die Verwendung von Techniken wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Dense Conditional Random Fields (DCRFs) zielt diese Aufgabe darauf ab, das Verständnis und die Anpassungsfähigkeit eines Roboters an seine Umgebung zu verbessern, um eine effizientere und sicherere Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter zu erreichen.