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Original title:
Composable Coordination for Service Robots: A Model-Driven Approach
Translated title:
Flexibel zusammensetzbare Koordination für Serviceroboter: Ein modellgetriebener Ansatz
Author:
Lutz, Matthias
Year:
2022
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Advisor:
Knoll, Alois Christian (Prof. Dr. habil.)
Referee:
Knoll, Alois Christian (Prof. Dr. habil.); Schlegel, Christian (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Keywords:
service robotics, software engineering, composition, coordination, behavior coordination, ecosystem, component­based software engineering, model­driven software development, separation of roles
Translated keywords:
Servicerobotik, Softwareentwicklung, Zusammensetzen, Handlungskoordination, Koordination, Ökosystem, Softwarekomponente, Modellgetriebene Softwareentwicklung, Rollentrennung
TUM classification:
DAT 260; DAT 815
Abstract:
This thesis contributes to service robotics software development and particularly to behavior coordination. It enables the development of robotic applications, including robotics behavior, by composing “as is” building blocks that are developed separated in space and time within robotics business ecosystems. The presented approach proposes structures, patterns, and integrated tooling that bridge the gap between the development of functionalities and robotics behavior coordination.
Translated abstract:
Diese Arbeit trägt zur Servicerobotik-Softwareentwicklung bei und speziell zur Handlungskoordination. Die Arbeit ermöglicht die Entwicklung von Anwendungen, inkl. Handlungskoordination, durch das Zusammenstellen vorgefertigter Bausteine, welche räumlich und zeitlich getrennt in Robotik-Business-Ökosystemen entwickelt werden. Der vorgestellte Ansatz schlägt Strukturen, Muster und integrierte Werkzeuge vor, welche die Lücke zwischen den funktionalen Bausteinen und den Verhaltensbaustein schließen.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1631706
Date of submission:
18.10.2021
Oral examination:
11.05.2022
File size:
21822165 bytes
Pages:
286
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20220511-1631706-1-2
Last change:
21.11.2022
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