KI-Zeitschrift: Themenschwerpunkt Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)

Fristverlängerung / Deadline Extension: 30. April 2009

Für einen Roboter - also einen intelligenten Agenten mit physischer Präsenz - ist die Wahrnehmung seiner Umgebung eine erste Grundvoraussetzung. In einem zweiten Schritt stellt sich die Aufgabe, diese lokalen Wahrnehmungen zu einer globalen Repräsentation seines Arbeitsraumes, also einer Karte, zusammenzusetzen. Ende der 1980er hat sich die Erkenntnis durchgesetzt, das dies ein Huhn-und-Ei Problem ist, weil das Bilden einer Karte zu wissen erfordert, wo der Roboter ist und den Roboter zu lokalisieren eine Karte erfordert. Mit dieser Erkenntnis war das Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) Problem geboren.

Seit dem hat das Feld eine gewisse Reife erlangt. Anlass genug für das Schwerpunktheft SLAM zurückzublicken und zu fragen "Was wurde erreicht? Ist SLAM gelöst?" und nach vorne zu blicken und neue Entwicklungen von SLAM im größeren Kontext der KI zu betrachten.

• Repräsentation der Unsicherheit was beobachtet wurde (Datenassoziation)
• Verknüpfung sensoriell wahrgenommener metrischer und semantischer Information
• Aktionsplanung in einer unsicheren Karte, z.B. zur Exploration
• Topologische und metrische Karten in SLAM und der Bezug dazwischen
• Visuelles SLAM in 3D mit einer Kamera als Sensor
• Reale und industrielle Anwendungen von SLAM

Von Interesse sind Fachbeiträge (6 Seiten), Berichte über laufende Forschungsprojekte (3 Seiten), Dissertationen, Interviews, Schlagwörter, Buchbesprechungen und Tagungsberichte. Beiträge können in deutscher oder englischer Sprache verfasst werden.

Interessierte Autorinnen und Autoren werden gebeten, sich möglichst bald an die Gastherausgeber zu wenden.

Frist für Einreichungen: 30. April 2009 LATEX Vorlage von der Webseite der Zeitschrift: kiart.zip

KI-Zeitschrift: Special Issue Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)

For a robot, i.e. an intelligent physical agent, perceiving its environment is a first essential step. The second step is to combine these local perceptions into a global representation of the environment, i.e. a map. In the late 1980th there was the insight, that this is a chicken-and-egg problem, because to make a map one needs to know where the robot is and to localize the robot one needs a map. This insight was the beginning of the Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) problem.

Since these days the field has matured significantly. This is a good reason for the special issue on SLAM to look back and ask "What has been achieved? Is SLAM solved?" and to look ahead and discuss new trends in SLAM in the larger context of AI.

• representation of the uncertainty what has been observed (data-association)
• fusion of metrical sensor information and semantic background knowledge
• action planning in an uncertain map, e.g. for exploration
• topological and metrical SLAM maps and the relation between both
• visual SLAM in 3D with a camera as sensor
• real and industrial applications for SLAM

Both full papers (6 pages) or reports on ongoing research projects (3 pages) can be submitted. Submissions can be english or german. Please contact the guest editor when you plan to submit something.

Deadline for submission: 30th April 2009

LATEX template from the journal website: kiart.zip

Prof. Dr. Udo Frese
Juniorprofessor für Echtzeitbildverarbeitung
Universität Bremen
Enrique-Schmidt-Str. 5
28359 Bremen

KI - Zeitschrift Künstliche Intelligenz (externer Link)

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