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Semantic information can help robots understand unknown environments better. In order to obtain semantic information efficiently and link it to a metric map, we present a new robot semantic mapping approach through human activity recognition in a human–robot coexisting environment. An intelligent mobile robot platform called ASCCbot creates a metric map while wearable motion sensors attached to the human body are used to recognize human activities. Combining pre-learned models of activity–furniture correlation and location–furniture correlation, the robot determines the probability distribution of the furniture types through a Bayesian framework and labels them on the metric map. Computer simulations and real experiments demonstrate that the proposed approach is able to create a semantic map of an indoor environment effectively.  相似文献   
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Availability of the instantaneous velocity of a legged robot is usually required for its efficient control. However, estimation of velocity only on the basis of robot kinematics has a significant drawback: the robot is not in touch with the ground all the time, or its feet may twist. In this paper we introduce a method for velocity and tilt estimation in a walking robot. This method combines a kinematic model of the supporting leg and readouts from an inertial sensor. It can be used in any terrain, regardless of the robot’s body design or the control strategy applied, and it is robust in regard to foot twist. It is also immune to limited foot slide and temporary lack of foot contact.  相似文献   
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