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  • 2013
  • Verbesserung der Lauftrajektorien von humanoiden, Fußball spielenden Robotern mit Hilfe von Reinforcement Learning

Steffen Puhlmann:

Verbesserung der Lauftrajektorien von humanoiden, Fußball spielenden Robotern mit Hilfe von Reinforcement Learning

Betreuer
Raúl Rojas, Hamid Mobalegh
Abschluss
Bachelor of Science (B.Sc.)
Abgabedatum
22.10.2013
Projekt
  • FUmanoids

Inhalt

Die FUmanoids sind humanoide, Fußball spielende Roboter an der Freien Universität Berlin. Sie treten jährlich im RoboCup gegen andere Teams an. Der zweibeiige Gang ist dabe die enizige erlaubte Fortbewegungsmethode und deshalb von besonderer Wichtigkeit. In dieser Arbeit wird das bestehende Laufsystem durch Reinforcement Learning Algorithmen erweitert. Nach dem Prinzip des Trial-and-Error führen die Roboter Aktionen aus, welche die vorgefertigten Bewegungsmuster beeinflussen. Dafür werden Belohnungen oder Bestrafungen vergeben. Die im Laufe der Zeit gesammelten Erfahrungen werden ausgenutzt, wodurch sich das Laufen verbessert. Es wird dargelegt, wie das Reinforcement Learning in die Laufbewegung eingreift und wie die Bestandteile des Lernprozesses realisiert werden.

Downloads

  • pdf-Datei
be-digital Pressekonferenz am 07.12.15Mexico Oktober 2015MiG Mexico 2015Finalisten German Open 2014Simulator-Erfinder: Professor Raul Rojas (l.) und David Dormagen von der AG Intelligente Systeme und RobotikMadeInGermany in MexicoThe Tony Sale Award winners 2014: Robert B Garner (L) and  Raul Rojas (R), Nov. 2014Able und BakerCarolo-Cup-Team2014Formalisierung und Automatisierung von Gödels GottesbeweisAutoNOMOS-Team 2011Besuch Senatorin Yzer am 22.03.13Die autonomen Fahrzeuge der AG Intelligente Systeme und RobotikArchaeocopterMulticopterEntwicklung einer Roboterbiene

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