Einbettung selbstorganisierender Karten in autonome Miniroboter:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Paderborn
HNI
2003
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| Schriftenreihe: | HNI-Verlagsschriftenreihe
127 |
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| Beschreibung: | IV, 172 S. Ill., graph. Darst. |
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| adam_text | Titel: Einbettung selbstorganisierender Karten in autonome Miniroboter
Autor: Witkowski, Ulf
Jahr: 2003
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung i
2 Selbstorganisierende Karten 5
2.1 Aufbau und Funktionsprinzip selbstorganisierender Karten 7
2.2 Klassisches Lernen mit selbstorganisierenden Karten 9
2.2.1 Der Lernalgorithmus der selbstorganisierenden Karte 9
2.2.2 Markierung von Trainingsvektoren 11
2.2.3 Visualisierung der Anlernergebnisse 15
2.2.4 Anwendungen selbstorganisierender Karten 18
2.3 Kontinuierliches Lernen mit selbstorganisierenden Karten 21
2.3.1 Lernvorschrift und Karteneigenschaften 22
2.3.2 Die Lernstrategie 27
2.4 Bewertung selbstorganisierender Karten 31
2.5 Eine Softwareumgebung für selbstorganisierende Karten 39
3 Einbettung im Miniroboter 41
3.1 Lernszenario 41
3.1.1 Exploration der Umwelt des Roboters 43
3.1.2 Anforderungen an die Sensorik 44
3.2 Der Miniroboter Khepera 46
3.2.1 Antrieb des Roboters 48
3.2.2 Sensorik 50
3.2.3 Aufbau der Erweiterungshardware 55
3.2.4 Informationsverarbeitung auf dem Miniroboter 57
3.3 Lernen der selbstorganisierenden Karten auf dem Miniroboter 59
i
4 Positions- und Winkelbestimmung auf dem Khepera mit
selbstorganisierenden Karten 63
4.1 Sendeschema der Signalgeber 64
4.2 Vorverarbeitung der Sensormuster 65
4.3 Positionsbestimmung 68
4.3.1 Auflösung der Positionsbestimmung 68
4.3.2 Analytische Positionsbestimmung 73
4.3.3 Auswertung der Sensormuster mit SOM 75
4.4 Winkelbestimmung 79
4.4.1 Analytische Winkelbestimmung 79
4.4.2 Auswertung der Sensormuster mit SOM 82
4.4.3 Auflösung der Winkelbestimmung 84
4.5 Weiterverarbeitung der Positions- und Winkeldaten 85
4.6 Bewertung 87
5 Kontinuierliches Lernen der Umgebung 89
5.1 Alternative Verfahren für kontinuierliches Lernen 89
5.1.1 Wachsenden Zellstrukturen (GCS) 91
5.1.2 Inkrementell wachsende Gitter (IGG) 92
5.1.3 BungySOM 94
5.1.4 Bewertung 96
5.2 Lernen von Clustern 97
5.3 Lernen von zusammenhängenden Strukturen 99
5.3.1 Lernszenario Umgebungslernen 101
5.3.2 Anforderungen an einen Miniroboter für das Lernen 104
5.4 Lernszenario ohne Signaltürme 105
5.4.1 Umgebungslernen mit lokalen Daten 106
6 Hardware für das kontinuierliche Lernen 111
6.1 Implementierung im MikroController 111
6.1.1 Positions- und Winkelbestimmung 112
6.1.2 Lernen der Umgebungskarte 113
6.2 Implementierung im FPGA-Modul 115
ii
6.2.1 Hardwarestruktur 116
6.2.2 Sensorkranzansteuerung und Sensorauswertung 118
6.2.3 Merkmale für die Positions- und Winkelbestimmung 120
6.2.4 Abruf von Position und Winkel 121
6.2.5 Aufbereitung der Nah-Sensorwerte 122
6.2.6 Lernen der Umgebung 124
6.2.7 Kommunikation mit dem MikroController 130
6.2.8 Kommunikation mit einem Arbeitsplatzrechner 131
6.2.9 Ausführungszeiten und Energiebedarf 134
6.3 Skalierung der implementierten selbstorganisierenden Karten 135
6.4 Robotersteuerung mit einem Assoziativspeicher 138
6.5 Kontinuierliches Lernexperiment auf dem Miniroboter 140
6.5.1 Umweltszenario 140
6.6 Bewertung des Lernverfahrens 141
7 Zusammenfassung 145
Verzeichnis der verwendeten Formelzeichen 149
Abbildungsverzeichnis 155
Tabellenverzeichnis 159
Literaturverzeichnis 161
iii
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