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Originaltitel:
Learning-by-demonstration and adaptive control approaches for constrained robotic motion tasks in deformable environments 
Übersetzter Titel:
Lernen-durch-Demonstration und adaptive Regelungsansätze für beschränkte Endeffektorbewegungen in deformierbaren Umgebungen 
Jahr:
2015 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik 
Betreuer:
Lee, Dongheui (Prof., Ph.D.) 
Gutachter:
Lee, Dongheui (Prof., Ph.D.); Knoll, Alois (Prof. Dr. Dr. habil.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
ELT Elektrotechnik 
TU-Systematik:
FER 988d 
Kurzfassung:
In the present dissertation, we investigate learning of force patterns from single and force control policies from multiple task demonstrations as well as adaptive control approaches for performance of constrained robotic motions in unknown and deformable environments. On one hand, learning by demonstration helps to transfer human-like skills to the robot. On the other hand, the adaptive control laws help to deal with task uncertainty and are suitable for multiple-input multiple-output, linear a...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
In dieser Dissertation untersuchen wir das Lernen von Kraftmustern basierend auf einer einzelnen und Kraftregelungsstrategien basierend auf mehreren Demonstrationen sowie adaptive Regelungsansätze um beschränkte Endeffektorbewegungen in unbekannten und deformierbaren Umgebungen zu ermöglichen. Demonstrationsbasierte Lernmethoden helfen einerseits, dem Roboter ein menschenähnliches Verhalten zu übertragen. Auf der anderen Seite, die adaptive Regelungsansätze die Regelung von linearen und nichtlin...    »
 
Mündliche Prüfung:
15.12.2015 
Dateigröße:
4415607 bytes 
Seiten:
148 
Letzte Änderung:
22.02.2016