• search hit 2 of 2
Back to Result List

Steuerung eines mobilen, autonomen Roboters mit selbstorganisierenden Karten

  • Selbstorganisierende Karten sind neuronale Netze, die imstande sind, Daten zu klassifizieren und zu reduzieren. Aus diesem Grund eignen sie sich sehr gut fuer die Steuerung von Robotern, da sie deren Sensoreingangswerte klassifizieren und daraus auf eine Reaktion schließen koennen. Die Architektur und Funktionsweise dieser neuronalen Netze sind der des menschlichen Kortex kuenstlich nachgebildet. Im Rahmen dieser Diplomarbeit wurde ein Java-Framework namens JFSOM implementiert, welches nach dem System einer selbstorganisierenden Karte Datenmengen klassifizieren kann. Das Framework ist so entworfen, dass sowohl Eingabedaten als auch Ausgabedaten trainiert werden koennen, um es auch als sensormotorische Karte nutzbarzu machen. JFSOM wurde verwendet, um den Miniaturroboter Khepera nach bestimmten Verhaltensweisen zu steuern. Als Verhaltensweisen wurden eine Hindernisvermeidung, eine Wandverfolgung, eine Korridorverfolgung und eine Objektverfolgung realisiert. Die Wandverfolgung laesst den Roboter aus jedem beliebigen azyklischen Labyrinth herausfinden.

Download full text files

Export metadata

Additional Services

Share in Twitter Search Google Scholar
Metadaten
Author:Kilian Thiel
Document Type:Master's Thesis
Language:German
Year of Publication:2004
Publishing Institution:HTWG Konstanz
Release Date:2004/11/08
Tag:Khepera
GND Keyword:Framework <Informatik>; Künstliche Intelligenz; Neuronales Netz; Roboter; Selbstorganisierende Karte; Steuerung
Institutes:Fakultät Informatik
DDC functional group:000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / 000 Allgemeines, Wissenschaft / 004 Informatik
Open Access?:Ja