Bestmann, Marc (2023) Learning Motion Skills for a Humanoid Robot. Dissertation, Universität Hamburg.
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Offizielle URL: https://ediss.sub.uni-hamburg.de/handle/ediss/10470
Kurzfassung
This thesis investigates the learning of motion skills for humanoid robots. As groundwork, a humanoid robot with integrated fall management was developed as an experimental platform. Then, two different approaches for creating motion skills were investigated. First, one that is based on Cartesian quintic splines with optimized parameters. Second, a reinforcement learning-based approach that utilizes the first approach as a reference motion to guide the learning. Both approaches were tested on the developed robot and on further simulated robots to show their generalization. A special focus was set on the locomotion skill, but a standing-up and kick skill are also discussed. Diese Dissertation beschäftigt sich mit dem Lernen von Bewegungsfähigkeiten für humanoide Roboter. Als Grundlage wurde zunächst ein humanoider Roboter mit integriertem Fall Management entwickelt, welcher als Experimentalplatform dient. Dann wurden zwei verschiedene Ansätze für die Erstellung von Bewegungsfähigkeiten untersucht. Zu erst einer der kartesische quintische Splines mit optimierten Parametern nutzt. Danach wurde ein Ansatz basierend auf bestärkendem Lernen untersucht, welcher den ersten Ansatz als Referenzbewegung benutzt. Beide Ansätze wurden sowohl auf der entwickelten Roboterplatform, als auch auf weiteren simulierten Robotern getestet um die Generalisierbarkeit zu zeigen. Ein besonderer Fokus wurde auf die Fähigkeit des Gehens gelegt, aber auch Aufsteh- und Schussfähigkeiten werden diskutiert.
elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/197618/ | ||||||||
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Dokumentart: | Hochschulschrift (Dissertation) | ||||||||
Titel: | Learning Motion Skills for a Humanoid Robot | ||||||||
Autoren: |
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Datum: | 2023 | ||||||||
Referierte Publikation: | Ja | ||||||||
Open Access: | Ja | ||||||||
Gold Open Access: | Nein | ||||||||
In SCOPUS: | Nein | ||||||||
In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||
Seitenanzahl: | 209 | ||||||||
Status: | veröffentlicht | ||||||||
Stichwörter: | Robotik Maschinelles Lernen Software Bestärkendes Lernen Humanoider Roboter Robot Operating System | ||||||||
Institution: | Universität Hamburg | ||||||||
Abteilung: | Fachbereich Informatik | ||||||||
HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr | ||||||||
HGF - Programm: | Raumfahrt | ||||||||
HGF - Programmthema: | Robotik | ||||||||
DLR - Schwerpunkt: | Raumfahrt | ||||||||
DLR - Forschungsgebiet: | R RO - Robotik | ||||||||
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | R - Synergieprojekt Factory of the Future Extended | ||||||||
Standort: | Hamburg | ||||||||
Institute & Einrichtungen: | Institut für Instandhaltung und Modifikation > Wartungs- und Reparaturtechnologien | ||||||||
Hinterlegt von: | Bestmann, Marc | ||||||||
Hinterlegt am: | 04 Okt 2023 08:05 | ||||||||
Letzte Änderung: | 04 Okt 2023 08:05 |
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