Adaptive and flexible robotics for visual and tactile grasping
- Die Arbeit zeigt das Lernen der hoch dimensionalen und nichtlinearen Kinematik von Robotern mit Hilfe von künstlichen neuronalen Netzwerken. Dies gelingt durch eine Zerlegung in möglichst niedrig dimensionale Teilprobleme und durch die Verwendung von lokalen linearen und iterativen Suchalgorithmen. In dem praktischen Teil der Arbeit wird eine visuelle und taktile Greiffähigkeit für einen anthropomorphen Roboter mit Stereokamerakopf und taktilem Haarsensor vorgestellt.
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| Author: | Eric MaëlGND |
|---|---|
| URN: | urn:nbn:de:hbz:294-977 |
| Referee: | Christoph von der MalsburgGND, Thomas MartinetzGND |
| Document Type: | Doctoral Thesis |
| Language: | English |
| Date of Publication (online): | 2003/03/18 |
| Date of first Publication: | 2003/03/18 |
| Publishing Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek |
| Granting Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Physik und Astronomie |
| Date of final exam: | 2000/06/08 |
| Creating Corporation: | Fakultät für Physik und Astronomie |
| GND-Keyword: | Serviceroboter; Lernen; Kinematik; Greifen; Taktiler Sensor |
| Institutes/Facilities: | Institut für Neuroinformatik |
| Dewey Decimal Classification: | Naturwissenschaften und Mathematik / Physik |
| faculties: | Fakultät für Physik und Astronomie |
| Licence (German): |  Keine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht |
