| Autor(en): |
Manfred Hild |
Titel: |
Neurodynamische Module zur Bewegungssteuerung autonomer mobiler Roboter |
| Gutachter: |
Hans-Dieter Burkhard; Frank Pasemann; Ralf Der |
| Erscheinungsdatum: |
07.01.2008 |
| Volltext: |
pdf
(urn:nbn:de:kobv:11-10084033)
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| Fachgebiet(e): |
Mathematik |
| Schlagwörter (ger): |
Robotik, Rekurrente Neuronale Netze, Neurodynamik, Neuromodul, Dynamische Systeme, Lernregel, Homöostase, Autonome Mobile Roboter, Humanoide Roboter, Bewegungssteuerung, Oszillator, Ringoszillator, Sensomotorische Schleife |
| Schlagwörter (eng): |
Recurrent Neural Networks, Neurodynamics, Neuromodule, Dynamical Systems, Learning Rule, Homeostasis, Autonomous Mobile Robots, Humanoid Robots, Robotics, Motion Control, Oscillator, Ring Oscillator, Sensorimotor Loop |
| Einrichtung: |
Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II |
| Zitationshinweis: |
Hild, Manfred:
Neurodynamische Module zur Bewegungssteuerung autonomer mobiler Roboter;
Dissertation,
Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II , publiziert am 07.01.2008, urn:nbn:de:kobv:11-10084033
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| Abstract (ger): |
| In der vorliegenden Arbeit werden rekurrente neuronale Netze im
Hinblick auf ihre Eignung zur Bewegungssteuerung autonomer Roboter
untersucht. Nacheinander werden Oszillatoren für Vierbeiner,
homöostatische Ringmodule für segmentierte Roboter und monostabile
Neuromodule für Roboter mit vielen Freiheitsgraden und komplexen
Bewegungsabläufen besprochen.
Neben dem mathematisch-theoretischen Hintergrund der Neuromodule
steht in gleichberechtigter Weise deren praktische Implementierung
auf realen Robotersystemen. Hierzu wird die funktionale Einbettung
ins Gesamtsystem ebenso betrachtet, wie die konkreten Aspekte der
zugrundeliegenden Hardware: Rechengenauigkeit, zeitliche Auflösung,
Einfluss verwendeter Materialien und dergleichen mehr. Interessante
elektronische Schaltungsprinzipien werden detailliert besprochen.
Insgesamt enthält die vorliegende Arbeit alle notwendigen
theoretischen und praktischen Informationen, um individuelle
Robotersysteme mit einer angemessenen Bewegungssteuerung zu
versehen.
Ein weiteres Anliegen der Arbeit ist es, aus der Richtung der
klassischen Ingenieurswissenschaften kommend, einen neuen Zugang
zur Theorie rekurrenter neuronaler Netze zu schaffen. Gezielte
Vergleiche der Neuromodule mit analogen elektronischen Schaltungen,
physikalischen Modellen und Algorithmen aus der digitalen
Signalverarbeitung können das Verständnis von Neurodynamiken
erleichtern. |
| Abstract (eng): |
| How recurrent neural networks can help to make autonomous
robots move, will be investigated within this thesis. First,
oscillators which are able to control four-legged robots will be
dealt with, then homeostatic ring modules which control segmented
robots, and finally monostable neural modules, which are able to
drive complex motion sequences on robots with many degrees of
freedom will be focused upon.
The mathematical theory of neural modules will be addressed as well
as their practical implementation on real robot platforms. This
includes their embedding into a major framework and concrete
aspects, like computational accuracy, timing and dependance on
materials. Details on electronics will be given, so that individual
robot systems can be built and equipped with an appropriate motion
controller.
It is another concern of this thesis, to shed a new light on the
theory of recurrent neural networks, from the perspective of
classical engineering science. Selective comparisons to analog
electronic schematics, physical models, and digital signal
processing algorithms can ease the understanding of neural dynamics. |
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