Student Thesis STUD-2263

BibliographyJonas, Thorsten: Verhaltenssteuerung durch gekoppelte Selektionsgleichungen.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Student Thesis No. 2263 (2010).
47 pages, german.
CR-SchemaI.2.9 (Robotics)
Abstract

Verhaltenssteuerung durch gekoppelte Selektionsgleichungen

Ein wichtiger Aspekt beim Roboterfußball ist die intelligente Zuweisung eines Verhaltens für die einzelnen Roboter eines Teams. Der Plan für das Verhalten wird dabei bisher durch sogenannte „interaction nets“ ausgewählt. Diese Netze sind oft sehr kompliziert, störanfällig und zeitintensiv. Seit einigen Jahren wurden daher Experimente mit der Verhaltenszuordnung durch gekoppelte Selektionsgleichungen durchgeführt. Von Vorteil ist hier, dass den Agenten die einzelnen Aufgaben dynamisch zugewiesen werden. Zudem können einzelne Verhalten aktiviert oder deaktiviert werden. Diese Art der Verhaltenszuordnung ist durch Mechanismen der Selbstorganisation inspiriert, wie sie auch in der Natur vorkommen. Die Studienarbeit hatte das Ziel, das mathematische System der gekoppelten Selektionsgleichungen in die Verhaltenssteuerung der aktuellen Roboter zu integrieren und die Funktionalität zu testen. Ich komme zu dem Ergebnis, dass es durchaus möglich ist, die Verhaltensauswahl mit einem System aus Differentialgleichungen zu bewerkstelligen. Die größte Schwierigkeit lag vielmehr darin, das gesamte System so aktuell zu halten, dass es in der ständig weiterentwickelten Umgebung des Robocup lauffähig ist. In dieser Ausarbeitung gehe ich zuerst auf die aktuelle Situation bei der Verhaltenssteuerung ein. Im zweiten Kapitel beschreibe ich die mathematischen Grundlagen, auf denen das System basiert. Im dritten Kapitel gebe ich einen Einblick in die softwaretechnische Umsetzung und im vierten Kapitel werden Beispiele von verschiedenen Testszenarios gezeigt. 5

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Department(s)University of Stuttgart, Institute of Parallel and Distributed Systems, Image Understanding
Superviser(s)Schanz Michael
Entry dateJuly 7, 2010
   Publ. Computer Science