Robustes Robot Learning

Zeitraum: 2021 – 2024

Lernmethoden bieten eine attraktive Alternative zu traditioneller Roboterprogrammierung. Eine flexible Verwendung lernender Roboter in modernen Produktionsanlagen erfordert hingegen eine Berücksichtigung verschiedener Unsicherheiten, wie z.B. Umgebungsänderungen und Störungen, während des Lernprozesses. Solche Unsicherheiten können durch eine Neuformulierung des Lernprozesses als ein Zwei-Spieler Spiel mit Aufgenommen werden, wobei der Gegenspieler die Unsicherheiten repräsentiert.

Die Lösung des Zwei-Spieler Spiels ist robust gegenüber dem Gegenspieler und somit, abhängig von der Formulierung des Gegenspielers, auch gegen die Unsicherheiten. Während bisher viel Forschung zur Allgemeinen Formulierung robuster Lernalgorithmen vorgestellt wurde, konzentriert sich sehr wenig davon auf industrielle Roboteranwendungen. In diesem Zusammenhang werden Algorithmen mit effizienten Berechnungen, sowie deren Einsatz in industriellen Roboteranwendungen untersucht.

Kontakt: Janosch Moos