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Neural fields for mobile robot control

Seminar „Neuroinformatik“ SS 2007Prof. Dr. G. Palm, Dr. Mohamed Oubbati, Dr. F. SchwenkerUniversität Ulm

Vortrag von Julia Ziegler

Julia ZieglerNeural fields for mobile robot

control 2

Gliederung

• Theorie der neuronalen Felder• Anwendung

– Robotersteuerung– Steuerung eines Autos

• Zusammenfassung / Fazit


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Einordnung

Kybernetik

Künstliche IntelligenzAussagenlogik

GitterbasiertesVerfahren

Subsumption Architektur

Evolution

Dynamischer Ansatz


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Dynamischer Ansatz

• Basiert auf Selbstorganisation im Nervengewebe

• Verhaltensvariablen kodieren Roboterzustand

• Änderung der Variablen mittels DifferentialgleichungenÆ gewünschtes Verhalten

• Rückkopplung


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Neuronale Felder

• Shun-ichi Amari 1977• Ähnlich Single-Layer Neuronalen Netzen• Kontinuierlich• Identische Neuronen, lateral verbunden• Alle Neuronen erhalten Input• Output: Aktivierung der Neuronen• HystereseÆ glatte, stabile Bewegungen


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Differentialgleichung


control 7

Stimulus


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Wechselwirkungskern

Mexican Hat


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Stabilität


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Euler-Diskretisierung

• Numerisches Lösungsverfahren• Ansatz:

Taylor-Entwicklung bis zum ersten Glied

Æ Siehe Tafel


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Joint-Task-Robotersteuerung (1)

• Zwei Roboter erledigen eine Aufgabe gemeinsamÆ mehrere Gegenstände sollen in

definierten Bereich transportiert werden


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control 14



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Robotersteuerung Schema

Roboter

Kamera-Input

Regelkreis

Steue-rung

Vor-ver-arbei-tung

globa-leNavi-gation

lokaleNavi-gation


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Autosteuerung Schema


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Stimuli

• Gefahr:

• Fahrspurverlauf:

• Fahrtrichtung:


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Stimuli (2)


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Beispiel – parkendes Auto


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Beispiel – parkendes Auto (2)


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Beispiel - Entgegenkommender


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Beispiel – Entgegenkommender


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Beispiel - Abbieger


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Beispiel – Abbieger (2)


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Zusammenfassung

• Glatte, stabile Steuerung mittels neuronaler Felder

• Dynamischer Ansatz Æ Rückkopplung

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