Thesis - RWTH Aachen University

228 E.2 Realisierte Bayesian Belief Networks
φ GH
φ ZK
sicht Z
ZFG
d GZ
φ ZP
Abbildung E.6: BBN für das zielführende Verhalten.
Abkürzung Beschreibung Diskretisierungsintervalle
ZFG Anwendbarkeit der Zielführung {0; 0.1; 0.2; . . . ; 0.9; 1.0}
dGZ Abstand des Greifers zum Zielobjekt {0; 10; 30; 50; 1000} in mm
φZK Abweichung des Zielobjektes von der Kameraachse {0; 5; 15; 30; 180} in Grad
φZP Winkel zwischen Planung und Zielführung {0; 10; 30; 60; 180} in Grad
φGH Winkel zwischen Greifer und nächstem Hindernis {0; 30; 60; 90; 180} in Grad
sichtZ Sichtbarkeit des Zielobjektes im Bild {0; 10; 30; 120; 180} in Grad
Tabelle E.3: Knoten und Diskretisierungsintervalle für die Zielführung.
d
GZ
φ ZP
PL
Abbildung E.7: BBN für das Planungsverhalten.
Abkürzung Beschreibung Diskretisierungsintervalle
PL Anwendbarkeit der Planung {0; 0.1; 0.2; . . . ; 0.9; 1.0}
dGZ Abstand des Greifers zum Zielobjekt {0; 10; 30; 50; 1000} in mm
t Timer {0; 0.1; 0.2; . . . ; 0.9; 1.0}
φZP Winkel zwischen Planung und Zielführung {0; 10; 30; 60; 180} in Grad
Tabelle E.4: Knoten und Diskretisierungsintervalle für das Planungsverhalten.
d GZ
d S H
35
d S H
23
HS
t
d d
S T S T
35 23
Abbildung E.8: BBN für die Hindernisvermeidung der Segmente.