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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
Autor:
Koropouli, Vasiliki
Jahr:
2015
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
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...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1254088
Eingereicht am:
09.06.2015
Mündliche Prüfung:
15.12.2015
Dateigröße:
4415607 bytes
Seiten:
148
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20151215-1254088-1-4
Letzte Änderung:
22.02.2016
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