Datengetriebene Methoden sind ein verheißungsvoller Ansatz für die Entwurfsautomatisierung von Reglern. Ein Paradebeispiel ist das bestärkende Lernen, das seine außergewöhnlichen Fähigkeiten in verschiedenen Anwendungsbereichen unter Beweis stellen konnte. Der Einsatz von Regelungsverfahren basierend auf dem bestärkenden Lernen auf Robotern ist jedoch mit Herausforderungen verbunden. Diese Arbeit thematisiert die Anwendung von diesen Lernalgorithmen auf Echtwelt-Robotern und liefert Beiträge zu den Aspekten Performanz, Robustheit und Sicherheit.     «

Datengetriebene Methoden sind ein verheißungsvoller Ansatz für die Entwurfsautomatisierung von Reglern. Ein Paradebeispiel ist das bestärkende Lernen, das seine außergewöhnlichen Fähigkeiten in verschiedenen Anwendungsbereichen unter Beweis stellen konnte. Der Einsatz von Regelungsverfahren basierend auf dem bestärkenden Lernen auf Robotern ist jedoch mit Herausforderungen verbunden. Diese Arbeit thematisiert die Anwendung von diesen Lernalgorithmen auf Echtwelt-Robotern und liefert Beiträge zu...     »