Zusammenfassung
Eine adaptive Steuerung in unbekannten Umwelten und sich ändernden Prozeßbedingungen sowie eine kontinuierliche Erweiterung des Verhaltensrepertoires zählen zu den wesentlichen Zielsetzungen autonomer mobiler Systeme. Verbunden mit zahlreichen weiteren spezifischen Anforderungen wie beispielsweise Robustheit, Sicherheit und Echtzeitfähigkeit entsteht ein komplexes Steuerungsproblem, welches mit den derzeit eingesetzten Verfahren im Bereich der adaptiven Steuerung bei reaien technischen Anwendungen noch nicht zufriedenstellend gelöst werden kann.
In diesem Artikel wird ein hybrider Lernansatz und eine darauf aufbauende Konzeption einer Lernarchitektur vorgestellt, die mit Hilfe verschiedener Repräsentationsformen und Lernverfahren sowie der Integration unterschiedlicher Wissensquellen effizientes Lernen von Verhaltensteuerungen in komplexen Systemen ermöglicht.
Die hier vorgestellte Forschungsarbeit wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG Di 330/8-1) unterstützt.
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Ilg, W., Berns, K. (1995). Eine adaptive Steuerungsarchitektur zum Erlernen höherer Verhaltensweisen für autonome mobile Systeme. In: Dillmann, R., Rembold, U., Lüth, T. (eds) Autonome Mobile Systeme 1995. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-80064-1_28
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