Bedarfsangepaßte neuronale Netze mit topographischer Kodierung zur Bestimmung der inversen Kinematik von Gelenkarmrobotern:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
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1994
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| Beschreibung: | Bonn, Univ., Diss., 1994 |
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INHALT S VERZEICHNIS
1 EINFUEHRUNG 3
1.1 MOTIVATION VON NEURONALEN NETZEN MIT TOPOGRAPHISCHER KODIERUNG.
3
1.2 NEURONALE NETZE IN DER ROBOTIK . 4
1.3 INHALT. 5
2 NEURONALE NETZE MIT TOPOGRAPHISCHER KODIERUNG 7
2.1 EINLEITUNG.
7
2.2 TOPOGRAPHISCHE KODIERUNG. 7
2.3 INVERTIERBARKEIT DER KODIERUNG . 8
2.4 APPROXIMATION VON WAHRSCHEINLICHKEITSDICHTEN. 10
2.5 FUNKTIONSAPPROXIMATION. 11
2.6 LERNEN AUS BEISPIELEN . 12
2.6.1 INTERPOLATION DER BEISPIELE. 13
2.6.2 GRADIENTENABSTIEGSVERFAHREN. 14
2.7 NORMIERTE BASISFUNKTIONEN. 16
2.8 EXTRAKTION UND INKORPORATION VON SYMBOLISCHEM WISSEN. 19
2.9 EIGENSCHAFTEN DER GAUSSFUNKTIONEN. 19
2.9.1 OPTIMALE APPROXIMATION UND MATRIXKONDITION.20
2.9.2 OPTIMALE APPROXIMATION VON BEISPIELFUNKTIONEN.21
2.9.3 EMPFINDLICHKEIT BEI GEWICHTSRAUSCHEN.25
2.9.4 GENERALISIERUNG.26
2.9.5 STOCHASTISCHER GRADIENTENABSTIEG.29
2.10 DIE APPROXIMATION VON MATRIZEN.30
2.11 INKREMENTELLE ALLOKATION VON NEURONEN. 34
2.12 DISKUSSION.44
3
DIE INVERSE KINEMATIK 45
3.1 EINFUEHRUNG.
45
3.2 DIE KINEMATIK IM RAHMEN DER ROBOTERSTEUERUNG .45
3.3 VORWAERTSKINEMATIK.46
3.4 ANSAETZE ZUR INVERSEN KINEMATIK.49
3.5 DIE INVERSE KINEMATIK FUER REDUNDANTE ROBOTARME.50
3.6 SINGULARITAETEN UND ROBUSTE INVERSE KINEMATIK.51
3.7 ZEITDISKRETE INVERSE KINEMATIK .53
3.8 ROTATIONSMATRIZEN UND WINKELGESCHWINDIGKEIT.53
3.9 DISKUSSION. 54
1
BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN
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2
INHALTSVERZEICHNIS
4 INVERSE KINEMATIK MIT NEURONALEN NETZEN 57
4.1 EINLEITUNG.
57
4.2 ARBEITEN ANDERER AUTOREN. 57
4.3 VIER-GELENK-MASCHINE.59
4.3.1 KINEMATIK.
4.3.2 AUFLOESUNG DER REDUNDANZ.60
4.3.3 NEURONALE REPRAESENTATION UND LERNVERFAHREN.61
4.3.4 EXPERIMENTELLE RESULTATE.64
4.3.5 ON-LINE TRAINING.66
4.3.6 OPTIMIERTE TRAININGSSTRATEGIE.67
4.3.7 GENAUIGKEITSANFORDERUNGEN AN DAS KINEMATISCHE MODELL.70
4.3.8 HINDERNISVERMEIDUNG IM GELENKRAUM .70
4.4 INDUSTRIEROBOTER MIT SECHS FREIHEITSGRADEN.73
4.4.1 KINEMATIK.
73
4.4.2 NEURONALE REPRAESENTATION UND LERNVERFAHREN.74
4.4.3 EXPERIMENTELLE ERGEBNISSE.75
4.4.4 BESCHLEUNIGUNG DER NEURONALEN NETZE MIT HILFE EINER EFFIZIENTEN
DA
TENSTRUKTUR .
8Q
4.4.5 EINBETTUNG DES NETZES IN DIE ROBOTERSTEUERUNG.83
4.4.6 EXPERIMENTELLE ERGEBNISSE MIT DEM ROBOTARM MANUTEC R2.84
4.5 DISKUSSION.
5 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK 89
5.1 ZUSAMMENFASSUNG .89
5.2 AUSBLICK.
A BEWEIS DER APPROXIMIERBARKEIT 93
B LERNRATE UND ASYMPTOTISCHE LERNGESCHWINDIGKEIT 95
C EFFIZIENZ DES ALLOKATIONSVERFAHRENS 97
D TRANSFORMATIONSMATRIZEN DES INDUSTRIEROBOTERS
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