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Projekt

VirGo4

Vorhersagesysteme in reaktiven Gruppen autonomer Roboter

  • Laufzeit:

Bei VirGo4 stehen kooperativ-adaptive, zuverlässige Robotersysteme im Mittelpunkt. Neben der Verhaltenssteuerung einzelner Roboter ist besonders das antizipative Verhalten im Team von Interesse. In der Umsetzung verfolgt VirGo zwei Ziele: 1. Eine plattformunabhängige Entwicklungsmethodik 2. Ein spezielles Konzept einer Verhaltenssteuerung

Die Realisierung von modularen, verteilten Software-Architekturen zur Steuerung von heterogenen Roboterplattformen und Teams wird durch eine plattformunabhängige Entwicklungsmethodik massiv unterstützt.

Das Konzept der Verhaltenssteuerung beruht auf einem Modell der Abläufe von Entscheidungsvorgängen in Gehirnen. Von zentralem Interesse ist dabei ein Vorhersagesystem, das es ermöglicht, die Güte von Aktionen zu bewerten. So können beispielsweise die Auswirkungen von Aktionen abgeschätzt und das Verhalten gegebenenfalls angepasst werden. Der Systemzustand kann anhand des Fehlers zwischen vorhergesagten und gemessenen Umgebungseigenschaften adaptiert werden.

Als Entscheidungsgrundlage werden verschiedene Weltmodelle verwendet. Ein egozentrisches Weltmodell spiegelt die Sicht eines einzelnen Roboters wider. Ein darauf aufbauendes, allozentrisches Weltmodell vereint Informationen mehrerer Roboter und weitergehende Informationen aus der Umgebung.

Gefördert durch die Bundesrepublik Deutschland, Zuwendungs- geber: Raumfahrt-Agentur des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt e.V. mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages unter den Förderkennzeichen 50RA1113 und 50RA1114.

Partner

AG Robotik, Universität Bremen

Fördergeber

BMWi - Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie

DLR-Agentur

BMWi - Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie

Publikationen zum Projekt

Tim Köhler; Elmar Berghöfer; Christian Rauch; Frank Kirchner

In: Acta Futura, Vol. Issue 9: AI in Space Workshop at IJCAI 2013, Pages 9-20, ESA Advanced Concepts Team, ESTEC, Noordwijk, The Netherlands, 5/2014.

Zur Publikation

Mario Michael Krell; Sirko Straube; Anett Seeland; Hendrik Wöhrle; Johannes Teiwes; Jan Hendrik Metzen; Elsa Andrea Kirchner; Frank Kirchner

In: n/a. NIPS Workshop on Machine Learning Open Source Software (MLOSS@NIPS-2013), Towards Open Workflows, December 5-10, Lake Tahoe, NV, USA, 12/2013.

Zur Publikation

Christian Rauch; Elmar Berghöfer; Tim Köhler; Frank Kirchner

In: KI 2013: From Research to Innovation and Practical Applications. German Conference on Artificial Intelligence (KI-13), September 16-20, Koblenz, Germany, Pages 200-211, ISBN 978-3-642-40941-7, Springer, Berlin - Heidelberg, 9/2013.

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