Systematische Analyse maschineller Lernverfahren zur Lösung des Problems der inversen Kinematik

Obwohl zur Lösung des Problems der inversen Kinematik bereits lange bewährte analytische und numerische Lösungen verfügbar sind, wird aktiv an einem Einsatz maschineller Lernverfahren geforscht, weil sich in bestimmten Anwendungsfällen Vorteile erhofft werden.
Da für wissenschaftlich publizierte Lernverfahren jedoch in der Regel nur sehr eingeschränkte Evaluationen der Ergebnisse erfolgen, sollen in dieser Masterarbeit detaillierte Untersuchungen in Bezug auf Genauigkeit, Effizienz und Skalierbarkeit eines datengetriebenen Verfahrens durchgeführt werden.
Anhand von Vergleichen mit den traditionellen Lösungsmethoden soll abschließend eine Aussage darüber getroffen werden, wie gut sich maschinelles Lernen zur Modellierung der inversen Kinematik tatsächlich eignet.
In diesem Zwischenbericht werden nach einer kurzer Einführung einige bisher erzielte Ergebnisse vorgestellt, bevor zum Schluss ein Ausblick auf die ausstehenden Arbeitsschritte erfolgt.