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Originaltitel:
From robots to brain circuits
Originaluntertitel:
Learning to harness elasticity for optimal motions
Übersetzter Titel:
Optimale elastische Bewegungen
Übersetzter Untertitel:
Von robotischem Lernen zu neuronalen Schaltkreisen
Autor:
Stratmann, Philipp
Jahr:
2020
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Albu-Schäffer, Alin (Prof. Dr.)
Gutachter:
Albu-Schäffer, Alin (Prof. Dr.); Franklin, David (Prof. Dr.); Cheng, Gordon (Prof., Ph.D.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Stichworte:
Robotics, Optimal Control, Machine Learning, Computational Neuroscience, Neuronal Learning
Übersetzte Stichworte:
Robotik, Optimale Steuerung, Maschinelles Lernen, Computational Neuroscience, Neuronales Lernen
TU-Systematik:
DAT 815d
Kurzfassung:
Bionic robots increasingly mimic the elastic motion dynamics of humans to reuse impact energy. This dissertation shows that a modular robotic controller optimally adapts the elastic motions under fast-changing conditions. By reversing the bionic method, a brain network with an analogous function is predicted and mathematically modeled. This neuronal model is validated in robot-guided motions of humans. Future applications are proposed that boost the motor performance of cutting-edge robots and p...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Neue bionische Roboter imitieren die elastische Dynamik des Menschen für energieeffiziente Bewegungen. Diese Dissertation zeigt einen universellen robotischen Regler auf, der die elastischen Bewegungen optimal an veränderliche Bedingungen anpasst. In Umkehr des bionischen Ansatzes wird ein Schaltkreis im Gehirn mit gleicher Funktion vorhergesagt, modelliert, und in Roboter-geführten Probanden experimentell nachgewiesen. Anwendungen werden entworfen, welche die motorische Leistung von modernsten...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1536431
Eingereicht am:
27.01.2020
Mündliche Prüfung:
07.08.2020
Dateigröße:
10320066 bytes
Seiten:
181
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20200807-1536431-1-0
Letzte Änderung:
07.08.2021
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