Zusammenfassung
Diese Arbeit beschreibt eine hybride Methode zur Zustandsrepräsentation bei visuell geführter Feinpositionierung eines Roboterarms. Mit dieser Repräsentation kann ein Regler zum Greifen eines bestimmten Objektes, das sich an einer beliebigen Position befindet, über Reinforcement-Lernen automatisch erzeugt werden. Eine Positionierungsaufgabe mit drei Freiheitsgraden wird in mehrere Teilaufgaben gegliedert, die jeweils von einem darauf spezialisierten Lerner gelöst wird. Jeder dieser Lerner erhält eine eigene, speziell auf seine Aufgabe zugeschnittene Zustandskodierung. Basierend auf einer Hauptkomponentenanalyse (PCA) kann die Orientierung eines beliebigen Objektes korrekt kodiert werden.
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Zhang, J., Brinkschröder, G., Knoll, A. (2000). Visuelles Reinforcement-Lernen zur Feinpositionierung eines Roboterarms über kompakte Zustandskodierung. In: Schmidt, G., Hanebeck, U., Freyberger, F. (eds) Autonome Mobile Systeme 1999. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-59708-4_17
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