Autor(en): | Hebbel, Matthias |
Titel: | Evolutionäre Algorithmen zur Optimierung von Modellen für laufende Roboter |
Sprache (ISO): | de |
Zusammenfassung: | Die Dissertation befasst sich mit der Modellierung und Optimierung von Laufbewegungen für zwei- und vierbeinige Roboter. Es werden parametrierbare Modelle für die Generierung von Laufbewegungen für zwei- und vierbeinige Roboter aufgestellt. Anschließend wird vorgestellt, wie Roboter mithilfe der Laufmodelle und dem Einsatz von Evolutionären Algorithmen autonom das Laufen erlernen. Zur Reduktion der benötigten Trainingsläufe werden verschiedene modellgestützte Evolutionsstrategien untersucht und eingesetzt. Da zur Beurteilung der Verfahren zahlreiche Optimierungsläufe notwendig sind, wird darüber hinaus präsentiert, wie ein physikalischer Robotersimulator lernt, sich möglichst so zu bewegen wie der reale Roboter. |
Schlagwörter: | Evolutionäre Algorithmen Laufmodellierung Laufoptimierung Robotersimulation Sony AIBO RoboCup |
Schlagwörter (RSWK): | Roboter Lernender Roboter Laufbewegung Evolutionärer Algorithmus |
URI: | http://hdl.handle.net/2003/26540 http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-8296 |
Erscheinungsdatum: | 2009-12-07T12:58:52Z |
Enthalten in den Sammlungen: | Institut für Roboterforschung |
Dateien zu dieser Ressource:
Datei | Beschreibung | Größe | Format | |
---|---|---|---|---|
Dissertation.pdf | DNB | 6.79 MB | Adobe PDF | Öffnen/Anzeigen |
Diese Ressource ist urheberrechtlich geschützt. |
Diese Ressource ist urheberrechtlich geschützt. rightsstatements.org