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2010-05-06 | Learning and imitation in heterogeneous robot group

Mit wachsenden technischen Fähigkeiten und gestiegenen Rechenkapazitäten
dringen autonome Roboter immer weiter in bislang undenkbare Anwendungsfelder vor.

Die effiziente Programmierung des gewünschten Roboterverhaltens zählt dabei zu einem der herausforderndsten Themen in der Robotik. Verfahren, die ausschließlich auf Lernen basieren, haben den Nachteil einer langen Lerndauer. Imitation ist hier als mächtiges Werkzeug bekannt, mit dem Roboter das Verhalten voneinander übernehmen können und dadurch Lernabkürzungen nehmen können. Dazu muss der imitierende Roboter die sogenannten fünfwichtigen Fragen der Imitation beantworten: wann soll welches Verhalten von welchem Roboter wie imitiert, und wie soll der Imitationserfolg schließlich gemessen werden. Die Komplexität des Imitationsprozesses hat im Roboterumfeld bisher zu Lösungen geführt, die sich nur auf einen Ausschnitt dieser Fragen konzentrieren und den Rest als gegeben betrachten oder ignorieren.

Die hier zusammengefasste Dissertation leistet dabei einen wichtigen Beitrag zum Stand der Forschung, indem sie diese Fragen der Imitation in der Robotik zum ersten Mal geschlossen beantwortet. Mit der vorgestellten Roboterarchitektur und den darauf aufbauenden Verfahren kann Imitation nun auch in vollkommen autonomen Robotergruppen angewandt werden.

Autoren:Wilhelm Richert (Universität Paderborn)
Ausgabe:Vol. 9 (2010) No. 04
Seitenzahl:12

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