Diese Dissertation untersucht das Problem einer zuverlässigen und robusten Aktionsselektion in kooperativen Multirobotersystemen, mit Konzentration auf die gegebene Informationsunsicherheit und die schnell steigende Problemkomplexität. Durch die Betrachtung von systemspezifischen Eigenschaften erreichen die Methoden eine Verringerung der größtmöglichen Komplexität und ein höheres Maß an Zuverlässigkeit. Zur Berücksichtigung der Unsicherheit wird ein Ansatz vorgestellt, mit welchem der Einfluss der Umgebung auf die Leistungsfähigkeit des Roboters bestimmt werden kann. Dadurch wird eine zuverlässigere und situationsbewusstere Kostenabschätzung ermöglicht. Weiterhin werden Möglichkeiten zur Fehlerbehandlung, um einen robusteren Systembetrieb zu erreichen, diskutiert. Alle Methoden liefern generische Beiträge zum Fachbereich, welche den Stand der Forschung erweitern und wertvolle Erkenntnisse für zukünftige Forschungsarbeiten mit realen Robotern liefern.
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Diese Dissertation untersucht das Problem einer zuverlässigen und robusten Aktionsselektion in kooperativen Multirobotersystemen, mit Konzentration auf die gegebene Informationsunsicherheit und die schnell steigende Problemkomplexität. Durch die Betrachtung von systemspezifischen Eigenschaften erreichen die Methoden eine Verringerung der größtmöglichen Komplexität und ein höheres Maß an Zuverlässigkeit. Zur Berücksichtigung der Unsicherheit wird ein Ansatz vorgestellt, mit welchem der Einfluss d...
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