Evolutionäre Algorithmen zur Optimierung von Modellen für laufende Roboter

Hebbel, Matthias

Evolutionäre Algorithmen zur Optimierung von Modellen für laufende Roboter

dc.contributor.advisor	Schwiegelshohn, Uwe
dc.contributor.author	Hebbel, Matthias
dc.contributor.referee	Burkhard, Hans-Dieter
dc.date.accepted	2009-10-30
dc.date.accessioned	2009-12-07T12:58:52Z
dc.date.available	2009-12-07T12:58:52Z
dc.date.issued	2009-12-07T12:58:52Z
dc.description.abstract	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.	de
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2003/26540
dc.identifier.uri	http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-8296
dc.identifier.urn	urn:nbn:de:hbz:290-2003/26540-1
dc.language.iso	de	de
dc.subject	Evolutionäre Algorithmen	de
dc.subject	Laufmodellierung	de
dc.subject	Laufoptimierung	de
dc.subject	Robotersimulation	de
dc.subject	Sony AIBO	de
dc.subject	RoboCup	de
dc.subject.ddc	004
dc.subject.rswk	Roboter	de
dc.subject.rswk	Lernender Roboter	de
dc.subject.rswk	Laufbewegung	de
dc.subject.rswk	Evolutionärer Algorithmus	de
dc.title	Evolutionäre Algorithmen zur Optimierung von Modellen für laufende Roboter	de
dc.type	Text	de
dc.type.publicationtype	doctoralThesis	de
dcterms.accessRights	open access

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