Studienarbeit STUD-1937

Bibliograph.
Daten
Kanne, J.: Anwendung von Neuro-Fuzzy Methoden für die Robotersteuerung.
Universität Stuttgart, Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik, Studienarbeit Nr. 1937 (2004).
89 Seiten, deutsch.
CR-Klassif.F.1.1 (Models of Computation)
I.2.3 (Deduction and Theorem Proving)
I.2.4 (Knowledge Representation Formalisms and Methods)
I.2.6 (Artificial Intelligence Learning)
I.5.1 (Pattern Recognition Models)
KeywordsNeuronale Netze, Fuzzy Logik, Neuro-Fuzzy, Robotersteuerung
Kurzfassung

Diese Arbeit befasst sich mit der Anwendung der Software NFident zur Steuerung eines Roboters mithilfe von Neuro-Fuzzy-Systemen. Zunaechst werden die zugrunde liegenden Methoden der Fuzzy-Logik und der Neuronalen Netze kurz erlaeutert. Es werden vor allem die in der Software NFident implementierten Modelle des Sugeno- und Mamdani-Reglers genauer betrachtet. Außerdem werden die verwendeten Neuro-Fuzzy Modelle vorgestellt. Hierbei handelt es sich um das an der Otto-von-Guericke-Universitaet in Magdeburg entwickelte NEFPROX-Modell sowie um das ANFIS-Modell von J.-S.R. Jang. Des Weiteren wird die Anpassung der Software an die gegebene Aufgabe erlaeutert und es werden einige Tests beschrieben, die zeigen, in wie weit sich die Neuro-Fuzzy-Systeme grundsaetzlich zur Steuerung eines Roboter eignen. Schließlich wird gezeigt, wie Neuro-Fuzzy-Systeme zur Robotersteuerung eingesetzt werden können. Die Anwendungsmöglichkeiten werden zunaechst in einer Simulationsumgebung entwickelt und schließlich auf einem Roboter getestet.

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KontaktThorsten.Buchheim@informatik.uni-stuttgart.de
Abteilung(en)Universität Stuttgart, Institut für Parallele und Verteilte Systeme, Bildverstehen
Eingabedatum28. Juli 2004
   Publ. Informatik