Integration of Programming and Learning in a Control Language for Autonomous Robots Performing Everyday Activities
Alexandra Kirsch · HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2008
Autonome Roboter, die in komplexen dynamischen Alltagsumgebungen agieren sollen, müssen während der Ausführung ihrer Aufgaben ständig ihre Fähigkeiten durch Lernen an ihre Umgebung anpassen. In dieser Dissertation wird eine Roboterkontrollsprache vorgestellt, mit der komplette Lernvorgänge im Programm deklarativ beschrieben und automatisch ausgeführt werden können. Dieser Prozess umfasst die Erkennung und Aufzeichnung von Erfahrungen, den eigentlichen Lernvorgang und die Einbettung des Lernergebnisses in das Programm. Dadurch wird Lernen zu einem integralen Bestandteil des Roboterverhaltens. Die Sprache unterstützt ein breites Spektrum von Lernproblemen und Lernalgorithmen. Die Umsetzung basiert auf der Definition einer Erfahrung als eine kompakte Zusammenfassung einer Problemlösungsepisode auf der Basis von hybriden Automaten.