TY  - THES
AB  - Ausgehend von der Vision von natürlicher und intuitiver Mensch-Maschine-Kommunikation und -Kooperation stellt die Arbeit eine neuartige Regelungsarchitektur für eine besondere Roboterhand vor, die eine Mischung mehrerer Sensor-Feedbacks für die Kraftregelung verwendet. Ein Zustandsautomat simuliert einfache Reflexe und Verhaltensmuster und ermöglicht die nahtlose Integration komplizierterer Vorgänge, wie Pfadplanung und Hindernisvermeidung. 
Für die innere Darstellung des Zustandsraums wird ein neuer Typ Vektorquantisierungsnetzwerk eingeführt, das ITM (Instantaneous Topological Map), der die effiziente Adaptation sogar mit stark seriell korrellierten Daten erlaubt, wie sie von Regelungssystemen produziert werden; dort entstehen Reizmuster in der Gestalt von Trajektorien. 
Die neuen Ansätze verschmelzen zu einem robusten, schnell lernenden Roboterregelsystem, das aktiv die eigenen Bewegungsfreiheitsgrade und die eigene Dynamik exploriert. 
Zusätzlich wird in der Arbeit das ITM im Detail analysiert, um seine Eignung für andere Aufgaben darzustellen, insbesondere die robuste und schnelle Analyse der Dimensionalität und Struktur von großen Datensätzen.
DA  - 2000
KW  - Vektorquantisierung
KW  - Neuronales Netz
KW  - Robotik
KW  - Regelung
KW  - Exploration
KW  - Neuronale Netze
KW  - Kraftsensor
KW  - Roboterarm
KW  - Roboterhand
KW  - Taktiler Sensor
LA  - eng
PY  - 2000
TI  - Exploration based on neural networks with applications in manipulator control
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:361-2978
Y2  - 2024-12-25T18:31:46
ER  -