Vortragsdetails

20. March 2019 - 01:30 PM
By: Tim von Oehsen

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 einer Anwendung maschineller Lernverfahren geforscht.
Zwar bergen diese in einigen Anwendungsfällen durchaus Potenzial, doch nicht zuletzt treten beim Lernen der inversen Kinematik einige Probleme auf wie z.B. der Umgang mit der nicht-konvexen Lösungsmenge.

Da für wissenschaftlich publizierte Lernverfahren in der Regel nur sehr eingeschränkte Evaluationen der Ergebnisse erfolgen, sollen in dieser Masterarbeit detaillierte Untersuchungen bezüglich der auftretenden Probleme beim Lernen der inversen Kinematik 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.

A 1.03
Robert-Hooke-Str. 1
Bremen

In der Regel sind die Vorträge Teil von Lehrveranstaltungsreihen der Universität Bremen und nicht frei zugänglich. Bei Interesse wird um Rücksprache mit dem Sekretariat unter sek-ric(at)dfki.de gebeten.

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last updated 21.03.2019
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