A Modular Approach for Evolving Societies of Learning Autonomous Systems

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In der letzten Förderperiode wurde ein modularer Ansatz zur Realisierung selbstorganisierender Roboter entwickelt, der emergentes Verhalten in Robotergruppen zeigte. Es wurde erforscht, wie ein System Verhalten für dynamische Umgebungen lernen kann, während es zur gleichen Zeit das Gesamtgruppenverhalten in Betracht zieht. Um die Lerngeschwindigkeit zu verbessern, ist indivi-duelle Exploration mit der Imitation erfolgreicher Verhaltensweisen kombiniert worden, und der Ansatz wurde durch Simulationen und mit Hilfe von realen Robotern (Paderkicker) evaluiert. In der nächsten Förderperiode ist geplant, diesen modularen Ansatz zu nutzen, um zu erforschen, wie das Gruppenverhalten modelliert werden kann. Die Lerngeschwindigkeit und die Gesamtgrup-penleistung sollen so verbessert werden. Gleichzeitig muss die Betriebssicherheit der Roboter be-rücksichtigt werden. Dies schließt nicht nur die Verbesserung der gewöhnlichen Verhaltensperfor-manz und Sicherheit ein. Es bedeutet auch, dass die Robotergruppe zusätzlich qualitativ neue Ver-halten entwickelt, die von einem Roboter alleine unmöglich zu lernen sind. Hierbei handelt es sich um koordinierte Verhaltensweisen, die nicht auf vordefinierte Koordinationsregeln angewiesen sind, sondern ausschließlich auf subjektiver Perzeption basieren. Die in der letzten Förderperiode entwickelten Ansätze sollen benutzt werden, um zusammen mit den Algorithmen für die Imitation ein kooperatives Gruppenverhalten zu ermöglichen. Die Evaluierung erfolgt durch Simulation und Experimente mit realen Robotern.