Bewegungsmodell mobiler Roboter

AI Quick Summary

Bewegungsmodell für den mobilen Roboter, dass es erlaubt einen Zielpunkt vorzugeben und der Roboter fährt selbstständig an diesen Punkt. Ausgangslage und ProblemstellungMobile Roboter nutzen ein Bewegungsmodell, das beschreibt welche Beegungen notwendig sind um von Punkt A zu Punkt B zu kommen. Für einen spannenden mobilen Roboter soll ein solches Modell erlernt werden. Als Grundlage besteht eine 3D-Simulation des Roboters in Gazebo ( https://gazebosim.org/ ).Im Rahmen der Simulation soll der mobile Roboter lernen, welche Bewegungen in welcher Reihenfolge ausgeführt werden müssen, um Mit den Methoden des Machine Learning, insbesondere Reinforcement Learning soll der Roboter als Agent selbstständig von der aktuellen Position A zum Ziel B zu kommen und dort stehen zu bleiben. Dazu können ein oder mehrere Reward-Funktionen entworfen und im Rahmen der Simulation getestet werden. Optional besteht die Möglichkeit, die so gefunden Bewegungsmodelle auf einem echten mobilen Roboter am Campus Rotkreuz am Ende der Arbeit zu testen.Ziel der Arbeit und erwartete ResultateBewegungsmodell für den mobilen Roboter, dass es erlaubt einen Zielpunkt vorzugeben und der Roboter fährt selbstständig an diesen Punkt.Gewünschte Methoden, VorgehenReinforcement LearningSimulationProgrammierung Python oder C/C++

Project Idea Metadata

• Project Idea Name: Bewegungsmodell mobiler Roboter
• Date: 7/11/2022 9:58:25 AM
• Administrators:
  • Transfer Services I

Project Idea Description

Ausgangslage und Problemstellung

Mobile Roboter nutzen ein Bewegungsmodell, das beschreibt welche Beegungen notwendig sind um von Punkt A zu Punkt B zu kommen. Für einen spannenden mobilen Roboter soll ein solches Modell erlernt werden. Als Grundlage besteht eine 3D-Simulation des Roboters in Gazebo ( https://gazebosim.org/ ).

Im Rahmen der Simulation soll der mobile Roboter lernen, welche Bewegungen in welcher Reihenfolge ausgeführt werden müssen, um

Mit den Methoden des Machine Learning, insbesondere Reinforcement Learning soll der Roboter als Agent selbstständig von der aktuellen Position A zum Ziel B zu kommen und dort stehen zu bleiben. Dazu können ein oder mehrere Reward-Funktionen entworfen und im Rahmen der Simulation getestet werden. Optional besteht die Möglichkeit, die so gefunden Bewegungsmodelle auf einem echten mobilen Roboter am Campus Rotkreuz am Ende der Arbeit zu testen.

Ziel der Arbeit und erwartete Resultate

Bewegungsmodell für den mobilen Roboter, dass es erlaubt einen Zielpunkt vorzugeben und der Roboter fährt selbstständig an diesen Punkt.

Gewünschte Methoden, Vorgehen

Reinforcement Learning

Simulation

Programmierung Python oder C/C++

Bewegungsmodell für den mobilen Roboter, dass es erlaubt einen Zielpunkt vorzugeben und der Roboter fährt selbstständig an diesen Punkt.