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Learning humanoid robots

Learning humanoid robots
学习类人机器人
批准号:
5424747
负责人:
Professor Dr. Sven Behnke
金额:
$0.0万
依托单位国家:
德国
项目类别:
Independent Junior Research Groups
财政年份:
2004
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
2003-12-31 至 2011-12-31
关键词:

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
在这个项目中,机器人进入了整个世界,在Körperform和Sensorik中,机器人进入了整个世界。Der humanoide Körper ermöglicht die interaction mit Personen and Gegenständen in iner Weise, die analog zu menschlichem Handeln ist。所以können Verhaltensmuster durch Imitation erlernt werden。机器人学分析与合成Körpersprache, Gestik, Minlik, Blick sowie Sprache in der Lage sein, e - intuitive communications mit Menschen zu ermöglichen。[2]系统动力学与动力学特性研究[j]。Grundsätzliche Bewegungsmuster sollen in Form von Regelkreisen vorgegeben werden, deren参数z.B. durch Verstärkungslernen angep助理werden können。在einer zeitlichen Hierarchie organisiert werden中,Diese reaktiven Verhalten sollen。研究对象:德国法律研究委员会,德国法律研究委员会,德国法律研究委员会,德国法律研究委员会,德国赔偿委员会Regelungsverzögerungen和德国法律研究委员会können。Zwei Beispielanwendungen sollen dazu dienen, unterschiedliche as pepedes Problems zu untersuchen: die humanoid robot solen erens and den jährlich stattfindenden robocup - wettbewerden, erfolgrerich theilnehmen and zweitens als museumshrer eingesetzt werden。
英文摘要
In dem Projekt sollen lernende Roboter entwickelt werden, die in Körperform und Sensorik im wesentlichen der menschlichen Ausstattung entsprechen. Der humanoide Körper ermöglicht die Interaktion mit Personen und Gegenständen in einer Weise, die analog zu menschlichem Handeln ist. So können Verhaltensmuster durch Imitation erlernt werden. Die Roboter sollen zu Analyse und Synthese von Körpersprache, Gestik, Minlik, Blick sowie Sprache in der Lage sein, um eine intuitive Kommunikation mit Menschen zu ermöglichen. Entscheidend für eine schnelle und energiesparende Fortbewegung ist ein dynanmischer Gang, der die Eigendynamik des Systems ausnutzt. Grundsätzliche Bewegungsmuster sollen in Form von Regelkreisen vorgegeben werden, deren Parameter z.B. durch Verstärkungslernen angepasst werden können. Diese reaktiven Verhalten sollen in einer zeitlichen Hierarchie organisiert werden. Durch Lernen der Effekte von Aktionsentscheidungen sollen Vorhersagen gemacht werden, die zur Kompensation von Regelungsverzögerungen und zum mentalen Probehandeln benutzt werden können. Zwei Beispielanwendungen sollen dazu dienen, unterschiedliche Aspekte des Problems zu untersuchen: die humanoiden Roboter sollen erstens an den jährlich stattfindenden RoboCup-Wettbewerben erfolgreich teilnehmen und zweitens als Museumsführer eingesetzt werden.
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Anticipative Human-Robot Collaboration (P8)
Advancing structural-functional modelling of root growth and root-soilinteractions based on automatic reconstruction of root systems fromMRI
Autonomous Learning of Bipedal Walking Stabilization
Autonomous Active Object Learning Through Robot Manipulation
  • 批准号:
    260307391
  • 项目类别:
    Priority Programmes
  • 资助金额:
    $0.0万
  • 财政年份:
    2014
  • 负责人:
    Professor Dr. Sven Behnke
  • 依托单位:
海外基金