Multisensorielle diskret-kontinuierliche Überwachung und Regelung humanoider Roboter

In der vorliegenden Arbeit wird für eine neue Klasse von humanoiden Robotern ein generisches zweischichtiges diskret-kontinuierliches Regelungskonzept vorgestellt, welches eine operative multisensorielle Überwachung des Roboterumfeldes hinsichtlich störungsbedingter Abweichungen vom geplanten Bewegungsablauf beinhaltet und in der Lage ist, entsprechend zu reagieren. Auf der Grundlage des vorgeschlagenen Konzepts wurden verschiedene perzeptorisch geregelte Grundgeschicklichkeiten implementiert

Neues Konzept zur Planung, Ausführung und Überwachung von Roboteraufgaben mit hierarchischen Petri-Netzen

Es wird gezeigt, wie die aufgabenausführungsrelevanten Komponenten einer hybriden Steuerungsarchitektur mit Hilfe von hierarchischen Petri-Netzen umgesetzt, integriert und mit Überwachungsmodulen verknüpft werden können. Hierzu wird zunächst ein Konzept zur Generierung von Aufgabenwissen vorgeschlagen, das es erlaubt Bausteine komplexer Handlungen systematisiert zu entwerfen. Im Anschluss wird ein neues Konzept zur online Überwachung von Bewegungsvorgängen bei humanoiden Robotern vorgestellt

Neues Konzept zur Bewegungsanalyse und -synthese für Humanoide Roboter basierend auf Vorbildern aus der Biologie

Es werden neue Methoden zur Bewegungsgenerierung und -analyse von humanoiden Robotern vorgestellt und zur Anwendung gebracht. Als Vorbild dienen zum Einen menschliche Reflexe, zum Anderen zentrale neuronale Mustergeneratoren (CPG) für zyklische Bewegungen. Mit Leaky Integrate-and-Fire Neuronen wird ein generisches Reflexmodell erstellt und für konkrete Reflexe realisiert. Die erstellten CPGs dienen sowohl der Bewegungsanalyse als auch der -generierung für einen zweibeinigen Demonstrator

Bewegungsregelung mobiler Manipulatoren für die Mensch-Roboter-Interaktion mittels kartesischer modellprädiktiver Regelung

Für die Mensch-Roboter-Interaktion wird in dieser Arbeit eine Methode zur Überwachung der komplexen, dynamischen Roboterumgebung vorgestellt. Die Roboterbewegung wird basierend auf dem Konzept der modellprädiktiven Regelung unter Berücksichtigung der detektierten Hindernisse und der stattfindenden Kontakte des Roboters mit seiner Umgebung geregelt, um Kollisionen zu vermeiden und angemessen auf Kontakte zu reagieren. Die Ansätze werden auf einem mobilen Manipulator validiert

Proceedings / 17. Workshop Computational Intelligence [Elektronische Ressource] : Dortmund, 5. - 7. Dezember 2007

Dieser Tagungsband enthält die Beiträge des 17. Workshops „Computational Intelligence“ des Fachausschusses 5.14 der VDI/VDE-Gesellschaft für Mess- und Automatisierungstechnik (GMA) und der Fachgruppe „Fuzzy-Systeme und Soft-Computing“ der Gesellschaft für Informatik (GI), der vom 5. – 7. Dezember 2007 im Haus Bommerholz bei Dortmund stattfindet. Der GMA-Fachausschuss 5.14 „Computational Intelligence“ entstand 2005 aus den bisherigen Fachausschüssen „Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen“ (FA 5.21) sowie „Fuzzy Control“ (FA 5.22). Der Workshop steht in der Tradition der bisherigen Fuzzy-Workshops, hat aber seinen Fokus in den letzten Jahren schrittweise erweitert. Die Schwerpunkte sind Methoden, Anwendungen und Tools für • Fuzzy-Systeme, • Künstliche Neuronale Netze, • Evolutionäre Algorithmen und • Data-Mining-Verfahren sowie der Methodenvergleich anhand von industriellen und Benchmark-Problemen. INHALTSVERZEICHNIS T. Fober, E. Hüllermeier, M. Mernberger (Philipps-Universität Marburg): Evolutionary Construction of Multiple Graph Alignments for the Structural Analysis of Biomolecules G. Heidemann, S. Klenk (Universität Stuttgart): Visual Analytics for Image Retrieval F. Rügheimer (OvG-Universität Magdeburg): A Condensed Representation for Distributions over Set-Valued Attributes T. Mrziglod (Bayer Technology Services GmbH, Leverkusen): Mit datenbasierten Technologien und Versuchsplanung zu erfolgreichen Produkten H. Schulte (Bosch Rexroth AG, Elchingen): Approximationsgenauigkeit und dynamisches Fehlerwachstum der Modellierung mit Takagi-Sugeno Fuzzy Systemen C. Burghart, R. Mikut, T. Asfour, A. Schmid, F. Kraft, O. Schrempf, H. Holzapfel, R. Stiefelhagen, A. Swerdlow, G. Bretthauer, R. Dillmann (Universität Karlsruhe, Forschungszentrum Karlsruhe GmbH): Kognitive Architekturen für humanoide Roboter: Anforderungen, Überblick und Vergleich R. Mikut, C. Burghart, A. Swerdlow (Forschungszentrum Karlsruhe GmbH, Universität Karlsruhe): Ein Gedankenexperiment zum Entwurf einer integrierten kognitiven Architektur für humanoide Roboter G. Milighetti, H.-B. Kuntze (FhG IITB Karlsruhe): Diskret-kontinuierliche Regelung und Überwachung von Robotern basierend auf Aktionsprimitiven und Petri-Netzen N. Rosemann, W. Brockmann (Universität Osnabrück): Kontrolle dynamischer Eigenschaften des Online-Lernens in Neuro-Fuzzy-Systemen mit dem SILKE-Ansatz A. Hans, D. Schneegaß, A. Schäfer, S. Udluft (Siemens AG, TU Ilmenau): Sichere Exploration für Reinforcement-Learning-basierte Regelung Th. Bartz-Beielstein, M. Bongards, C. Claes, W. Konen, H. Westenberger (FH Köln): Datenanalyse und Prozessoptimierung für Kanalnetze und Kläranlagen mit CI-Methoden S. Nusser, C. Otte, W. Hauptmann (Siemens AG, OvG-Universität Magdeburg): Learning Binary Classifiers for Applications in Safety-Related Domains W. Jakob, A. Quinte, K.-U. Stucky, W. Süß, C. Blume (Forschungszentrum Karlsruhe GmbH; FH Köln, Campus Gummersbach) Schnelles Resource Constrained Project Scheduling mit dem Evolutionären Algorithmus GLEAM M. Preuß, B. Naujoks (Universität Dortmund): Evolutionäre mehrkriterielle Optimierung bei Anwendungen mit nichtzusammenhängenden Pareto-Mengen G. Rudolph, M. Preuß (Universität Dortmund): in mehrkriterielles Evolutionsverfahren zur Bestimmung des Phasengleichgewichts von gemischten Flüssigkeiten Y. Chen, O. Burmeister, C. Bauer, R. Rupp, R. Mikut (Universität Karlsruhe, Forschungszentrum Karlsruhe GmbH, Orthopädische Universitätsklinik Heidelberg): First Steps to Future Applications of Spinal Neural Circuit Models in Neuroprostheses and Humanoid Robots F. Hoffmann, J. Braun, T. Bertram, S. Hölemann (Universität Dortmund, RWTH Aachen): Multikriterielle Optimierung mit modellgestützten Evolutionsstrategien S. Piana, S. Engell (Universität Dortmund): Evolutionäre Optimierung des Betriebs von rohrlosen Chemieanlagen T. Runkler (Siemens AG, CT IC 4): Pareto Optimization of the Fuzzy c–Means Clustering Model Using a Multi–Objective Genetic Algorithm H. J. Rommelfanger (J.W. Goethe-Universität Frankfurt am Main): Die Optimierung von Fuzzy-Zielfunktionen in Fuzzy (Mehrziel-) LPSystemen - Ein kritischer Überblick D. Gamrad, D. Söffker (Universität Duisburg-Essen): Formalisierung menschlicher Interaktionen durch Situations-Operator- Modellbildung S. Ritter, P. Bretschneider (FhG AST Ilmenau): Optimale Planung und Betriebsführung der Energieversorgung im liberalisierten Energiemarkt R. Seising (Medizinische Universität Wien): Heinrich Hertz, Ludwig Wittgenstein und die Fuzzy-Strukturen - Eine kleine „Bildergeschichte“ zur Erkenntnisphilosophie J. Limberg, R. Seising (Medizinische Universität Wien): Sequenzvergleiche im Fuzzy-Hypercube M. Steinbrecher, R. Kruse (OvG-Universität Magdeburg): Visualisierung temporaler Abhängigkeiten in Bayesschen Netzen M. Schneider, R. Tillmann, U. Lehmann, J. Krone, P. Langbein, U. Stark, J. Schrickel, Ch. Ament, P. Otto (FH Südwestfalen, Airbus Deutschland GmbH, Hamburg, TU Ilmenau): Künstliches Neuronales Netz zur Analyse der Geometrie von großflächig gekrümmten Bauteilen C. Frey (FhG IITB Karlsruhe): Prozessdiagnose und Monitoring feldbusbasierter Automatisierungsanlagen mittels selbstorganisierender Karte

Jahresbericht 2013 / Institut für Angewandte Informatik (KIT Scientific Reports ; 7667)

Im Jahresbericht 2013 des Instituts für Angewandte Informatik werden nach einem kurzen Überblick über die Arbeiten die Forschungsergebnisse im Jahre 2013 berichtet, die Einordnung erfolgt entsprechend der Zuordnung der Vorhaben zu den Programmen des Großforschungsbereichs des KIT. Es schließt sich ein Verzeichnis der im Berichtszeitraum erschienenen Publikationen des Instituts an

Geometrie und Topologie von Trajektorienoptimierung für vollautomatisches Fahren

Zur Erschließung allgemeiner Prinzipien für das Themenfeld der Bewegungsplanung für vollautomatisches Fahren wird eine intuitive Problemformulierung als Euler-Lagrange-Modell aufgestellt und zur globalen Optimierung in ein korrespondierendes Hidden-Markov-Modell umgewandelt. Geometrische und topologische Betrachtungen führen zu einer probabilistischen Umgebungsmodellierung in Kombination mit dem C²-Modell und resultieren in universellen Schlussfolgerungen über die Struktur von Verkehrsgeschehen

Integrierte Multi-Sensor-Fusion für die simultane Lokalisierung und Kartenerstellung für mobile Robotersysteme

In this work, probabilistic methods for combining multiple sensors utilizing multi-sensor fusion for robust and precise localization and mapping in heterogeneous outdoor environments are presented. Aspects of increasing the reliability of landmark recognition are highlighted, as well as the integration of additional absolute and relative sensors using advanced filtering techniques