Planung kinematischer Trajektorien für Manipulatoren mit Hilfe von Subzielen und neuronalen Netzen:
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Sankt Augustin
Infix
1996
|
| Schriftenreihe: | Dissertationen zur künstlichen Intelligenz
111 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Zugl.: München, Techn. Univ., Diss., 1995 |
| Beschreibung: | XXVI, 206 S. |
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INHALTSVERZEICHNIS
ZUSAMMENFASSUNG
UND
ERGEBNISSE
DER
ARBEIT
I
INHALTSVERZEICHNIS
V
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
XI
TABELLENVERZEICHNIS
XV
1
EINLEITUNG
1
1.1
AUFBAU
DER
ARBEIT
.
1
1.2
ENTWICKLUNG
DER
PROBLEMSTELLUNG
.
3
1.3
MOTIVATION
.
5
1.4
AUSGEWAEHLTE
KLASSISCHE
METHODEN
.
6
1.4.1
ZELLDEKOMPOSITIONSMETHODEN
.
6
1.4.1.1
EXAKTE
ZELLDEKOMPOSITION
.
6
1.4.1.2
NAEHERUNGSWEISE
ZELLDEKOMPOSITION
.
7
1.4.1.3
DISKUSSION
.
7
1.4.2
METHODEN
MIT
VERBINDUNGSGRAPH
.
8
1.4.3
POTENTIALFELDMETHODEN
.
9
1.5
ALLGEMEINE
PROBLEME
KLASSISCHER
ANSAETZE
.
11
2
NOTATION
UND
GRUNDLAGEN
15
2.1
NOTATION
.
15
2.2
VORAUSGESETZTE
BEGRIFFE
AUS
DER
ROBOTIK
.
20
2.2.1
FYEIHEITSGRAD
.
20
2.2.2
KONFIGURATIONSRAUM
.
21
2.3
VORAUSSETZUNGEN
AUS
DEM
BEREICH
DER
NEURONALEN
NETZE
.
21
2.3.1
TOPOLOGISCH
VERTEILTE
KODIERUNG
.
21
2.3.2
BACKPROPAGATION
.
23
2.3.2.1
DIE
FUNKTION
EINER
ZELLE
.
23
2.3.2.2
DER
BACKPROPAGATION-ALGORITHMUS
.
24
2.3.3
CMAC
-
CEREBELLAR
MODEL
ARITHMETIC
COMPUTER
.
25
2.3.3.1
DIE
ABBILDUNGEN
S
-
M,
M
-
A,
A
-
YY
TI
.
25
2.3.3.2
DIE
LERNALGORITHMEN
.
29
2.3.3.3
WICHTIGE
EIGENSCHAFTEN
DES
CMAC
.
30
2.3.3.4
WEITERE
VERWENDETE
VERALLGEMEINERUNGEN
DES
CMAC
.
31
VI
INHALTSVERZEICHNIS
2.3.4
REINFORCEMENT-LERNEN,
STOCHASTIC
HILLCLIMBING
(SH)
UND
Q-LERNEN
.
31
2.3.4.1
MARKOVSCHE
ENTSCHEIDUNGSPROZESSE
.
31
2.3.4.2
TEMPORAL-DIFFERENCE-VERFAHREN
.
33
2.3.4.3
ADAPTIVE
HEURISTIC
CRITIC
(AHC)
.
34
2.3.4.4
Q-LERNEN
.
34
2.3.4.5
ASSOCIATIVE
STOCHASTIC
LEARNING
AUTOMATON
UND
STOCHASTIC
HILL
CLIMBING
.
36
2.4
SIMULATIONSUMGEBUNG
UND
ZZ-SUCHE
.
37
2.4.1
SIMULATIONSUMGEBUNG
.
37
2.4.2
ZZ-SUCHE
.
37
2.4.3
BEWERTUNG
DER
ZZ-SUCHE
.
38
2.5
BEISPIELUMGEBUNGEN
.
39
2.5.1
ALLGEMEINE
BEMERKUNGEN
.
39
2.5.2
ZWEIDIMENSIONALE
BEISPIELUMGEBUNG
.
40
2.5.3
REDUNDANTE
ZWEIDIMENSIONALE
BEISPIELUMGEBUNG
.
40
2.5.4
DREIDIMENSIONALE
BEISPIELUMGEBUNG
.
41
2.5.5
SECHSDIMENSIONALE
BEISPIELUMGEBUNG
.
42
3
PLANUNG
VON
EINZELNEN
PFADEN
OHNE
SUBZIEL
45
3.1
PROBLEMSTELLUNG
BEI
DER
EINZELPFADPLANUNG
.
45
3.1.1
FORMULIERUNG
DER
AUFGABENSTELLUNG
.
45
3.1.2
MOTIVIERUNG
DER
VERWENDETEN
GRUNDPRINZIPIEN
.
46
3.1.3
BEEINFLUSSUNG
DURCH
UNGENAUE
FUNKTIONSREPRAESENTATION
.
46
3.2
VERSUCHSDURCHFUEHRUNG
UND
VERBESSERUNGEN
.
47
3.2.1
VORGEHENSWEISE
BEI
DER
VERSUCHSDURCHFUEHRUNG
.
47
3.2.2
VERBESSERUNG
1:
HEURISTIK
ZUR
WAHL
DER
STARTKONFIGURATIONEN
.
48
3.2.3
VERBESSERUNG
2:
ERWEITERTES
REINFORCEMENTGEBIET
RUND
UM
DAS
ZIEL
.
48
3.2.4
VERBESSERUNG
3:
ZIELERREICHUNG
IM
ARBEITSRAUM
.
49
3.3
EINZELPFADPLANUNG
MIT
Q-LERNEN
UND
CMAC
.
49
3.3.1
VERWENDETE
VERSCHALTUNG
UND
LERNMETHODE
.
49
3.3.2
IMPLEMENTIERUNG
DER
LERNRATEN
.
51
3.3.3
VERBESSERTE
AUSWAHL
DER
AKTION
IN
ZIELNAEHE
.
51
3.3.4
ERGEBNISSE
.
51
3.3.4.1
STANDARDBELEGUNG
DER
PARAMETER
.
52
3.3.4.2
ERGEBNISSE
IN
DER
ZWEIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
52
3.3.4.3
ERGEBNISSE
IN
DER
REDUNDANTEN
ZWEIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
.
59
3.3.4.4
ERGEBNISSE
IN
DER
DREIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
59
3.3.5
BEWERTUNG
DER
ERGEBNISSE
.
61
3.4
EINZELPFADPLANUNG
MIT
AHC,
ASLA
UND
CMAC
.
62
3.4.1
VERWENDETE
VERSCHALTUNG
UND
LERNMETHODE
.
62
3.4.2
IMPLEMENTIERUNG
DER
LERNRATEN
.
65
3.4.3
ERGEBNISSE
.
65
3.4.3.1
STANDARDBELEGUNG
DER
PARAMETER
.
65
3.4.3.2
ERGEBNISSE
IN
DER
ZWEIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
66
3.4.3.3
ERGEBNISSE
IN
DER
REDUNDANTEN
ZWEIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
.
74
3.4.3.4
ERGEBNISSE
IN
DER
DREIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
74
INHALTSVERZEICHNIS
VII
3.4.4
BEWERTUNG
DER
ERGEBNISSE
.
77
3.5
GESAMTERGEBNISSE
DER
EINZELPFADPLANUNG
.
78
4
PLANUNG
VON
SUBZIELEN
83
4.1
MOTIVATION
DER
VERWENDUNG
VON
SUBZIELEN
.
83
4.2
ERSTELLUNG
EINES
NEURONALEN
MODELLS
DER
UMWELT
.
84
4.2.1
BACKPROPAGATION-NETZE
ALS
KLASSIFIKATIONS-EVALUATOREN
.
86
4.2.1.1
KLASSIFIKATIONSERGEBNISSE
IN
DER
ZWEIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
.
86
4.2.1.2
KLASSIFIKATIONSERGEBNISSE
IN
DER
DREIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
.
87
4.2.2
BACKPROPAGATION-NETZE
ALS
GRADIENTEN-EVALUATOREN
.
89
4.2.2.1
ERGEBNISSE
FUER
GRADIENTEN
IN
DER
ZWEIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
90
4.2.2.2
ERGEBNISSE
FUER
GRADIENTEN
IN
DER
DREIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
91
4.2.3
CMAC
ALS
KLASSIFIKATIONS-EVALUATOREN
.
92
4.2.4
BEWERTUNG
DER
ERGEBNISSE
.
93
4.2.4.1
BACKPROPAGATION-NETZE
.
94
4.2.4.2
CMAC
.
95
4.2.4.3
ZUSAMMENFASSUNG
DER
BEWERTUNG
.
95
4.3
ERZEUGUNG
VON
SUBZIELEN
FUER
EINE
TESTUMGEBUNG
.
95
4.3.1
GRUNDIDEE
.
95
4.3.2
ERGEBNISSE
IN
DER
ZWEIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
97
4.3.3
ERGEBNISSE
IN
DER
DREIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
98
4.3.4
TRAINING
MIT
VERGROESSERTEN
HINDERNISSEN
.
100
4.3.5
BEWERTUNG
.
101
4.4
ERZEUGUNG
VON
SUBZIELEN
FUER
EINE
SPEZIELLE
AUFGABE
.
103
4.4.1
KONZEPTUELLE
PROBLEME
DER
GRUNDIDEE
.
103
4.4.2
ERWEITERTE
GRUNDIDEE
.
103
4.4.3
REKURSIVER
EINSATZ
DER
EINZELSUBZIELERZEUGUNG
.
106
4.4.4
ERGEBNISSE
IN
DER
ZWEIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
106
4.4.5
ERGEBNISSE
IN
DER
DREIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
107
4.4.6
TRAINING
MIT
VERGROESSERTEN
HINDERNISSEN
.
109
4.4.7
BEWERTUNG
.
110
4.5
INKREMENTELLE
SPEICHERUNG
VON
SUBZIELEN
.
110
4.5.1
MOTIVATION
.
110
4.5.2
IDEE
UND
ALGORITHMUS
.
111
4.5.3
PRAKTISCHE
UMSETZUNG
.
111
4.5.4
ERGEBNISSE
IN
DER
ZWEIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
113
4.5.5
ERGEBNISSE
IN
DER
DREIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
114
4.5.6
TRAINING
MIT
VERGROESSERTEN
HINDERNISSEN
.
115
4.5.7
BEWERTUNG
.
116
4.6
VERWENDUNG
EINES
SUBZIELGRAPHEN
.
119
4.6.1
MOTIVATION
UND
IDEE
.
119
4.6.2
KONSTRUKTIONSALGORITHMUS
.
119
4.6.3
BESCHLEUNIGUNG
DURCH
NEURONALE
VORVERARBEITUNG
.
121
4.6.4
ERGEBNISSE
IN
DER
ZWEIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
122
4.6.5
ANALYSE
DER
ERGEBNISSE
IN
DER
ZWEIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
123
4.6.6
ERGEBNISSE
IN
DER
REDUNDANTEN
ZWEIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
126
VIII
INHALTSVERZEICHNIS
4.6.7
ERGEBNISSE
IN
DER
DREIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
128
4.6.8
ERGEBNISSE
IN
DER
SECHSDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
129
4.6.9
BEWERTUNG
(MIT
BEZUG
AUF
VERWANDTE
ANSAETZE)
.
130
4.6.10
MOEGLICHE
VERBESSERUNGSVORSCHLAEGE
FUER
DEN
ANSATZ
.
135
4.7
GESAMTBEWERTUNG
DER
SUBZIELGENERIERUNG
.
136
5
KOMBINATION
DER
BESCHRIEBENEN
KOMPONENTEN
139
5.1
EVALUATOREN
MIT
NEURONALEN
PFADEN
.
139
5.1.1
ERZEUGUNG
DER
TRAININGSDATEN
.
140
5.1.1.1
TRAJEKTORIEN
IN
DER
ZWEIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
140
5.1.1.2
TRAJEKTORIEN
IN
DER
DREIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
142
5.1.2
KLASSIFIKATIONS-EVALUATOREN
.
142
5.1.2.1
KLASSIFIKATIONSERGEBNISSE
IN
DER
ZWEIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
.
142
5.1.2.2
KLASSIFIKATIONSERGEBNISSE
IN
DER
DREIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
.
143
5.1.3
GRADIENTEN-EVALUATOREN
.
145
5.1.3.1
ERGEBNISSE
IN
DER
ZWEIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
145
5.1.3.2
ERGEBNISSE
IN
DER
DREIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
146
5.2
EINZELSUBZIELERZEUGUNG
MIT
NEURONALEN
PFADEN
.
147
5.2.1
HEURISTIK
ZUR
VERBESSERUNG
.
147
5.2.2
ERGEBNISSE
.
148
5.2.2.1
ERGEBNISSE
IN
DER
ZWEIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
148
5.2.2.2
ERGEBNISSE
IN
DER
DREIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
151
5.2.2.3
BEWERTUNG
DER
ERGEBNISSE
.
151
5.3
INKREMENTELLES
LERNEN
MIT
EINZELN
ERZEUGTEN
SUBZIELEN
.
153
5.3.1
MOEGLICHKEITEN
DER
KOMBINATION
.
153
5.3.2
ERGEBNISSE
IN
DER
ZWEIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
155
5.3.2.1
STARTPUNKT
IST
MITTELPUNKT
ZWISCHEN
START
UND
ZIEL
.
155
5.3.2.2
STARTPUNKT
IST
VOM
SPEICHER
AUSGEGEBENES,
UNGUELTIGES
SUBZIEL
.
.
158
5.3.3
ERGEBNISSE
IN
DER
DREIDIMENSIONALEN
UMGEBUNG
.
161
5.3.3.1
STARTPUNKT
IST
MITTELPUNKT
ZWISCHEN
START
UND
ZIEL
.
162
5.3.3.2
STARTPUNKT
IST
VOM
SPEICHER
AUSGEGEBENES,
UNGUELTIGES
SUBZIEL
.
.
163
5.3.4
BEWERTUNG
.
164
6
DYNAMISCHE
UMGEBUNGEN
169
6.1
ERWEITERTER
CMAC
FUER
DYNAMISCHE
UMGEBUNGEN
.
169
6.1.1
MOTIVATION
UND
LOESUNGSIDEE
.
169
6.1.2
IMPLEMENTIERUNG
DYNAMISCHER
VERTRAUENSINTERVALLE
IM
CMAC
.
170
6.2
EFFEKTE
DYNAMISCHER
HINDERNISSE
IN
ZWEIDIMENSIONALER
UMGEBUNG
.
172
6.3
EFFIZIENTE
DATENGEWINNUNG
.
173
6.3.1
DATENKNAPPHEIT
IN
DYNAMISCHER
UMGEBUNG
.
173
6.3.2
EXTRAKTION
VON
TYAININGSDATEN
AUS
EINER
INFORMATION
.
175
6.4
VERWENDETE
ALGORITHMEN
.
176
6.4.1
KEIN
TRAINING
FUER
DEN
GRADIENTENEVALUATOR
.
176
6.4.2
MODIFIZIERTE
ZZ-SUCHE
.
178
6.4.3
EINZELSUBZIELSUCHE
MIT
ANPASSUNG
DES
WELTMODELLS
.
179
6.5
ERGEBNISSE
DER
VERSUCHE
.
180
INHALTSVERZEICHNIS
IX
6.5.1
KONFIDENZWERT
DES
DYNAMISCHEN
MODELLS
.
181
6.5.2
ABHAENGIGKEIT
VON
DER
HINDERNISGESCHWINDIGKEIT
.
182
6.6
BEWERTUNG
.
183
7
BEWERTUNG
UND
ZUSAMMENFASSUNG
185
BIBLIOGRAPHIE
191 |
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