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Mit der vorliegenden Bachelorarbeit wird der Roboter mit dem Namen Pepper evaluiert und dokumentiert. Die Hochschule Offenburg besitzt einen dieser Roboter seit 2019 und will diesen in Forschungsprojekten und in Verbindung mit dem Labor Autonome Systeme einsetzen. Im Laufe dieser Arbeit werden die Sensoren und Aktuatoren auf ihre Genauigkeit, Beschaffenheit und Fehleranfälligkeit getestet. Neben dieser allgemeinen Evaluierung wird ermittelt, ob der Pepper mit Hilfe seiner Bewegungserfassung zur Aktivierung von Senioren geeignet ist. Im Weiteren wird eine Aufgabe für das Labor Autonome Systeme ausgearbeitet. Bei dieser Aufgabe sollen die Studenten der Hochschule, über die NAOqi API des Roboters, Anweisungen an den Pepper übermitteln, welche dieser anschließend selbstständig ausführt. Abschließend werden die gesammelten Evaluierungsergebnisse der Sensoren, Aktuatoren und Verwendungsmöglichkeiten innerhalb der Hochschule oder einem Pflegeheim veranschaulicht.
Due to the Covid-19 pandemic, the RoboCup WorldCup 2021 was held completely remotely. For this competition the Webots simulator (https://cyberbotics.com/) was used, so all teams needed to transfer their robot to the simulation. This paper describes our experiences during this process as well as a genetic learning approach to improve our walk engine to allow a more stable and faster movement in the simulation. Therefore we used a docker setup to scale easily. The resulting movement was one of the outstanding features that finally led to the championship title.