Nicht-Markov Feature Entdeckung für echte Roboter

Abstract

In der vorliegenden Bacheloarbeit soll mit Hilfe des PULSE-Algorithmus [LT15] ein prädikatives Umgebungsmodell in einer realen Umgebung erlernt werden. Dies wird mit Hilfe des PR2 von Willow Garage, der sich in einem Raum ohne jeglicher Vorkenntnisse mit verschiedenen Knöpfen und einer verschlossenen Tür befindet, umgesetzt werden. Er sollte hierzu erlernen können, durch welchen Knopfdruck er die Tür für wie viele Zeitschritte öffnen kann. Zu Beginn wird in das Thema eingeleitet und einige verwandte Arbeiten beschrieben. Darauf folgen die theoretischen Grundlagen sowie die Funktionsweise des Algorithmus. Im Anschluss wird der Versuchsaufbau, der verwendete Roboter und dessen Betriebssystem sowie verschiedene verwendete Module dargestellt. Im praktischen Teil der Arbeit wird mit Hilfe einer Simulation der realen Umgebung ein Vergleich verschiedener Strategien durchgeführt. Bei diesem wird gezeigt, dass der Algorithmus in einer echten Umgebung tatsächlich angewendet werden kann. Zugleich wird die Strategie, die die besten Ergebnisse liefert bestimmt. Danach folgt die Umsetzung auf dem PR2. Die verschiedenen Anforderungen, die der PR2 erfüllen muss werden beschrieben und deren Umsetzung erklärt. Eine kurze Zusammenfassung aller Ergebnisse sowie ein Ausblick über mögliche Weiterentwicklungen schließen die Arbeit ab.