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Laufenlernen eines humanoiden Roboters mit Zehen mit Hilfe von Machine Learning und Behavior Morphing

  • Das Team "magmaOffenburg" nimmt seit 2009 an der 3D-Simulationsliga des RoboCups teil. Wie gut das Laufen auf zwei Beinen in der verwendeten Simulationsumgebung "SimSpark" funktioniert ist einer der zentralen Faktoren für ein erfolgreiches Abschneiden. Bisher wird für das Laufen ausschließlich eine inverskinematische Walk-Engine verwendet. In dieser Arbeit wird mit genetischen Algorithmen undDas Team "magmaOffenburg" nimmt seit 2009 an der 3D-Simulationsliga des RoboCups teil. Wie gut das Laufen auf zwei Beinen in der verwendeten Simulationsumgebung "SimSpark" funktioniert ist einer der zentralen Faktoren für ein erfolgreiches Abschneiden. Bisher wird für das Laufen ausschließlich eine inverskinematische Walk-Engine verwendet. In dieser Arbeit wird mit genetischen Algorithmen und einer modellfreien Parametrisierung Laufen komplett "from scratch" gelernt. Derselbe Ansatz wurde zuvor bereits erfolgreich für das Lernen von Kicks eingesetzt. Gegenüber der alten Walk-Engine zeichnet diesen Ansatz besonders aus, dass zum ersten Mal die Zehengelenke genutzt werden, welche eines der verfügbaren Robotermodelle besitzt. Dies ermöglicht einen natürlicheren und schnelleren Gang. Zwar ist die Stabilität des gelernten Laufens noch nicht vergleichbar mit dem bisherigen (der Spieler fällt etwa 26% häufiger hin), aber beispielsweise beim Vorwärtslaufen konnten mit einer Geschwindigkeit von 1.3 m/s statt 1 m/s Steigerungen von 30% erzielt werden. Darüber hinaus wurde untersucht, wie dem Agenten im Anschluss an das gelernte Laufen wieder ein Übergang zur alten Walk-Engine gelingen kann. Der erfolgreichste Ansatz basiert ebenfalls wieder auf einer mit genetischen Algorithmen trainierten Bewegung. Er ist in etwa der Hälfte der Fälle erfolgreich.show moreshow less

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Metadaten
Document Type:Master's Thesis
Zitierlink: https://opus.hs-offenburg.de/3383
Bibliografische Angaben
Title (German):Laufenlernen eines humanoiden Roboters mit Zehen mit Hilfe von Machine Learning und Behavior Morphing
Author:Jens FischerStaff MemberGND
Advisor:Klaus Dorer, Tobias Lauer
Year of Publication:2019
Date of final exam:2019/06/21
Publishing Institution:Hochschule Offenburg
Granting Institution:Hochschule Offenburg
Place of publication:Offenburg
Page Number:84
Language:German
Inhaltliche Informationen
Institutes:Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik (E+I) (bis 03/2019)
Institutes:Abschlussarbeiten / Master-Studiengänge / INFM
Projekte / Magma Offenburg
Formale Angaben
Open Access: Closed Access 
Licence (German):License LogoUrheberrechtlich geschützt
SWB-ID:1728492572