Evolution von Laufrobotersteuerungen mit Genetischer
Programmierung
J. Ziegler. Dortmund University, Germany, (June 2003)
Abstract
Die Evolution von Laufrobotersteuerungen mit
Genetischer Programmierung wird anhandunterschiedlicher
Roboterarchitekturen sowohl in der Simulation als auch
mit realen Roboternuntersucht. Bedingt durch die lang
andauernden Auswertungen von Laufprogrammen in
Simulationund Realität werden die Methoden der
Evolution - Evaluation, Selektion und Variation
zusätzlicheiner gründlichen Analyse unterzogen,
um den evolutionären Prozess zur automatischen
Generierungvon optimierten Laufrobotersteuerungen
möglichst zu beschleunigen.Im ersten Teil der
Arbeit werden Grundlagen der Evolution von
Laufroboterprogrammen erläutert. InKapitel 1 wird
die Thematik der autonomen mobilen Roboter eingehend
betrachtet, wobei dasTeilgebiet der Laufroboter und die
speziell hierfür relevanten Problemstellungen
dargestellt werden.Das zweite Kapitel beschäftigt
sich mit der Genetischen Programmierung, einem
Spezialfall derEvolutionären Algorithmen. Die
für die Arbeit benötigten Begriffe des
evolutionären Rechnens werdenvereinbart, sowie die
grundlegenden Mechanismen evolutionärer Algorithmen
aufgezeigt. Hierbei wirddetailliert auf die besonderen
Eigenschaften der Genetischen Programmierung
eingegangen. Im drittenKapitel werden die
mathematischen Grundlagen der Dynamiksimulation von
Laufrobotern -Kinematik, Dynamik, Kollisionserkennung -
dargestellt.Der zweite Teil der Arbeit führt in die
Thematik der Evolution von Laufrobotersteuerungen ein.
InKapitel 4 werden detailliert die generelle
Zielsetzung und die verwendeten Methoden bei der
Evolutionvon Robotersteuerungen beschrieben. Es wird
hierbei besonders die Repräsentation
vonKontrollstrukturen autonomer Roboter in
Evolutionären Algorithmen und die Umsetzung auf
reale odersimulierte Roboter diskutiert.
Anschließend wird die Methodik für die
Evolution vonLaufroboterprogrammen mit Genetischer
Programmierung eingeführt. Die Notwendigkeit
derEvolution mit simulierten und realen Robotern, sowie
die Möglichkeit, beide Alternativen gleichzeitigzu
verwenden, wird diskutiert.In Teil III der Arbeit
werden die Experimente zur Evolution von Laufprogrammen
präsentiert. InKapitel 7 wird das Laufzeitverhalten
der Evolution von Laufroboterprogrammen untersucht.
Kapitel 8zeigt die erfolgreiche Evolution von
Laufprogrammen für eine Vielfalt von Roboterformen
in derSimulation auf. Die Angabe eines
Gütekriteriums ist essenziell für die Evolution
von Laufmustern undwird eingehend diskutiert.
Dargestellt werden die Auswirkungen verschiedener
Varianten derFitnessfunktion auf die resultierenden
Bewegungsmuster der Roboter. Im Kapitel 9 werden
für einensowohl real als auch als Computermodell
existierenden humanoiden Roboter
Laufprogrammeevolviert. Die Ergebnisse von
Evolutionsläufen mit vierbeinigen Laufrobotern
werden in Kapitel 10vorgestellt. Die Resultate der
Experimente unter Einbeziehung der interaktiven
Evolution und derModellierung der Fitnessfunktion
zeigen eine deutliche Verbesserung gegenüber
demStandardalgorithmus.
%0 Thesis
%1 oai:eldorado:0x00070350
%A Ziegler, Jens
%C Germany
%D 2003
%K Autonome Computational Evolution, Laufroboter, Roboter, Simulation algorithms, genetic intelligence, programming,
%T Evolution von Laufrobotersteuerungen mit Genetischer
Programmierung
%U https://eldorado.uni-dortmund.de/bitstream/2003/2743/1/Zieglerunt.pdf
%X Die Evolution von Laufrobotersteuerungen mit
Genetischer Programmierung wird anhandunterschiedlicher
Roboterarchitekturen sowohl in der Simulation als auch
mit realen Roboternuntersucht. Bedingt durch die lang
andauernden Auswertungen von Laufprogrammen in
Simulationund Realität werden die Methoden der
Evolution - Evaluation, Selektion und Variation
zusätzlicheiner gründlichen Analyse unterzogen,
um den evolutionären Prozess zur automatischen
Generierungvon optimierten Laufrobotersteuerungen
möglichst zu beschleunigen.Im ersten Teil der
Arbeit werden Grundlagen der Evolution von
Laufroboterprogrammen erläutert. InKapitel 1 wird
die Thematik der autonomen mobilen Roboter eingehend
betrachtet, wobei dasTeilgebiet der Laufroboter und die
speziell hierfür relevanten Problemstellungen
dargestellt werden.Das zweite Kapitel beschäftigt
sich mit der Genetischen Programmierung, einem
Spezialfall derEvolutionären Algorithmen. Die
für die Arbeit benötigten Begriffe des
evolutionären Rechnens werdenvereinbart, sowie die
grundlegenden Mechanismen evolutionärer Algorithmen
aufgezeigt. Hierbei wirddetailliert auf die besonderen
Eigenschaften der Genetischen Programmierung
eingegangen. Im drittenKapitel werden die
mathematischen Grundlagen der Dynamiksimulation von
Laufrobotern -Kinematik, Dynamik, Kollisionserkennung -
dargestellt.Der zweite Teil der Arbeit führt in die
Thematik der Evolution von Laufrobotersteuerungen ein.
InKapitel 4 werden detailliert die generelle
Zielsetzung und die verwendeten Methoden bei der
Evolutionvon Robotersteuerungen beschrieben. Es wird
hierbei besonders die Repräsentation
vonKontrollstrukturen autonomer Roboter in
Evolutionären Algorithmen und die Umsetzung auf
reale odersimulierte Roboter diskutiert.
Anschließend wird die Methodik für die
Evolution vonLaufroboterprogrammen mit Genetischer
Programmierung eingeführt. Die Notwendigkeit
derEvolution mit simulierten und realen Robotern, sowie
die Möglichkeit, beide Alternativen gleichzeitigzu
verwenden, wird diskutiert.In Teil III der Arbeit
werden die Experimente zur Evolution von Laufprogrammen
präsentiert. InKapitel 7 wird das Laufzeitverhalten
der Evolution von Laufroboterprogrammen untersucht.
Kapitel 8zeigt die erfolgreiche Evolution von
Laufprogrammen für eine Vielfalt von Roboterformen
in derSimulation auf. Die Angabe eines
Gütekriteriums ist essenziell für die Evolution
von Laufmustern undwird eingehend diskutiert.
Dargestellt werden die Auswirkungen verschiedener
Varianten derFitnessfunktion auf die resultierenden
Bewegungsmuster der Roboter. Im Kapitel 9 werden
für einensowohl real als auch als Computermodell
existierenden humanoiden Roboter
Laufprogrammeevolviert. Die Ergebnisse von
Evolutionsläufen mit vierbeinigen Laufrobotern
werden in Kapitel 10vorgestellt. Die Resultate der
Experimente unter Einbeziehung der interaktiven
Evolution und derModellierung der Fitnessfunktion
zeigen eine deutliche Verbesserung gegenüber
demStandardalgorithmus.
%Z Fachbereich 4; Universität Dortmund
@phdthesis{oai:eldorado:0x00070350,
abstract = {Die Evolution von Laufrobotersteuerungen mit
Genetischer Programmierung wird anhandunterschiedlicher
Roboterarchitekturen sowohl in der Simulation als auch
mit realen Roboternuntersucht. Bedingt durch die lang
andauernden Auswertungen von Laufprogrammen in
Simulationund Realit{\"a}t werden die Methoden der
Evolution - Evaluation, Selektion und Variation
zus{\"a}tzlicheiner gr{\"u}ndlichen Analyse unterzogen,
um den evolution{\"a}ren Prozess zur automatischen
Generierungvon optimierten Laufrobotersteuerungen
m{\"o}glichst zu beschleunigen.Im ersten Teil der
Arbeit werden Grundlagen der Evolution von
Laufroboterprogrammen erl{\"a}utert. InKapitel 1 wird
die Thematik der autonomen mobilen Roboter eingehend
betrachtet, wobei dasTeilgebiet der Laufroboter und die
speziell hierf{\"u}r relevanten Problemstellungen
dargestellt werden.Das zweite Kapitel besch{\"a}ftigt
sich mit der Genetischen Programmierung, einem
Spezialfall derEvolution{\"a}ren Algorithmen. Die
f{\"u}r die Arbeit ben{\"o}tigten Begriffe des
evolution{\"a}ren Rechnens werdenvereinbart, sowie die
grundlegenden Mechanismen evolution{\"a}rer Algorithmen
aufgezeigt. Hierbei wirddetailliert auf die besonderen
Eigenschaften der Genetischen Programmierung
eingegangen. Im drittenKapitel werden die
mathematischen Grundlagen der Dynamiksimulation von
Laufrobotern -Kinematik, Dynamik, Kollisionserkennung -
dargestellt.Der zweite Teil der Arbeit f{\"u}hrt in die
Thematik der Evolution von Laufrobotersteuerungen ein.
InKapitel 4 werden detailliert die generelle
Zielsetzung und die verwendeten Methoden bei der
Evolutionvon Robotersteuerungen beschrieben. Es wird
hierbei besonders die Repr{\"a}sentation
vonKontrollstrukturen autonomer Roboter in
Evolution{\"a}ren Algorithmen und die Umsetzung auf
reale odersimulierte Roboter diskutiert.
Anschlie{\ss}end wird die Methodik f{\"u}r die
Evolution vonLaufroboterprogrammen mit Genetischer
Programmierung eingef{\"u}hrt. Die Notwendigkeit
derEvolution mit simulierten und realen Robotern, sowie
die M{\"o}glichkeit, beide Alternativen gleichzeitigzu
verwenden, wird diskutiert.In Teil III der Arbeit
werden die Experimente zur Evolution von Laufprogrammen
pr{\"a}sentiert. InKapitel 7 wird das Laufzeitverhalten
der Evolution von Laufroboterprogrammen untersucht.
Kapitel 8zeigt die erfolgreiche Evolution von
Laufprogrammen f{\"u}r eine Vielfalt von Roboterformen
in derSimulation auf. Die Angabe eines
G{\"u}tekriteriums ist essenziell f{\"u}r die Evolution
von Laufmustern undwird eingehend diskutiert.
Dargestellt werden die Auswirkungen verschiedener
Varianten derFitnessfunktion auf die resultierenden
Bewegungsmuster der Roboter. Im Kapitel 9 werden
f{\"u}r einensowohl real als auch als Computermodell
existierenden humanoiden Roboter
Laufprogrammeevolviert. Die Ergebnisse von
Evolutionsl{\"a}ufen mit vierbeinigen Laufrobotern
werden in Kapitel 10vorgestellt. Die Resultate der
Experimente unter Einbeziehung der interaktiven
Evolution und derModellierung der Fitnessfunktion
zeigen eine deutliche Verbesserung gegen{\"u}ber
demStandardalgorithmus.},
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