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2014-05-15Dissertation DOI: 10.18452/16961
From simulation to reality
migration of humanoid robot control
Xu, Yuan
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II
Physikalische Simulation ist eine effektive und praktische Methode, um die Probleme der realen Welt zu untersuchen und zu erforschen. Jedoch kann die Simulation wertvolle Ergebnisse für die Robotik nur in enger Verbindung zu den realen Robotern liefern. In der Arbeit haben wie Methoden untersucht, die einen glatten Übergang von simulierten zu realen Robotern für die Steuerung humanoider Roboter erlauben. Wir haben ein Framework entwickelt, in dem Roboter sowohl in realen als auch in simulierten Umgebungen arbeiten können. Wir haben einen Simulator für humanoide Roboter auf konzeptioneller und experimenteller Ebene durch entsprechende Experimente evaluiert. Weiterhin haben wir den Simulator um zusätzliche Modelle erweitert und Parameter mithilfe Evolutionärer Algorithmen optimiert. Schließlich haben wir Bewegungen in Simulationen mit Maschinellem Lernen entwickelt und erfolgreich auf reale Roboter übertragen. Als Resultat können Roboter Teams sowohl in den Simulationsligen als auch in den realen Ligen des RoboCup mit identischen Steuerungen Fußball spielen. Das ergibt eine enge Verbindung zwischen den Entwicklern von simulierten und realen Robotern.
 
Physical simulation is an effective and practical method, to apply to the study and exploration of real world problems. However, simulation can offer valuable results for robotics only in close connection to real robots. In this thesis, we investigated how to create a mechanism that provides a smooth gradient to transfer humanoid robot control from simulated robot to real robot. We developed a framework for running robots both in real and simulated settings; and evaluated a humanoid robot simulator at a conceptual model level and results level by conducting experiments. Then, we improved the simulator by adding missing models and optimizing parameters with Evolutionary Algorithms. Finally, we developed motions in the simulations, with the help of Machine Learning, and transferred them to real robots successfully. As a result, a robot team can play soccer using identical controls in both the simulation and real RoboCup leagues. This constitutes a close connection between the communities working with simulated and real robots.
 
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MD5: 51ba273d452b05208c6584dd353c7b3b
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DOI
10.18452/16961
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