Projekt

Q-Rock

Q-Rock - Modellbasierte Bestimmung und Validierung von wiederverwendbaren und übertragbaren Roboterverhalten.

Q-Rock - Modellbasierte Bestimmung und Validierung von wiederverwendbaren und übertragbaren Roboterverhalten.

  • Laufzeit:

Das Ziel: Roboter lernen aus ihrer Hardware heraus ihre Fähigkeiten und im Zusammenspiel mit dem Menschen deliberatives Verhalten. Es gibt eine bidirektionale Abbildung von Hardware und Verhalten. Die Ziele und Ansätze des Projekts sind in Abbildung 1 zusammenfassend dargestellt. Mit Hilfe von Q-Rock kann der Nutzer eines Systems dieses über eine gewünschte Verhaltensspezifikation erzeugen.

Der Ansatz: Das Projekt Q-Rock implementiert Verfahren, die es dem Roboter erlauben ausgehend von seiner Hardwarekonfiguration die ihm zur Verfügung stehenden Fertigkeiten zu erforschen. Hierzu werden semantisch beschriebene Softwarebausteine erzeugt, die Evolvieren, Lernen aber auch Schlussfolgern über mögliche Topologien dieser Bausteine ausgehend von der Aktorik und Sensorik des Roboters erlauben. Es wird ein Lernframework konzipiert und implementiert, in dem der Roboter diese ihm durch seine Hardware gegebenen grundlegenden Fertigkeiten (bspw. seine Kinematik) erforscht Im nächsten Schritt werden die erlernten Fertigkeiten des Roboters in den Kontext einer Anwendung gebracht. Schließlich wird eine bidirektionale Abbildung zwischen Hardware und deliberativem Verhalten erzeugt. Hier ist zum einen das Ziel ausgehend von modelliertem Verhalten eines Roboters durch strukturelles Schlussfolgern die notwendige Hardwarekonfiguration zu erhalten, um dieses Verhalten ausführen zu können. Zum anderen soll durch Schlussfolgern über Hardware und Fähigkeiten evaluiert werden, zu welchen Verhalten diese Hardware in der Lage ist.

Fördergeber

Bundesministerium für Bildung und Forschung

01IW18003

Bundesministerium für Bildung und Forschung

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Ansprechpartner

Keyfacts

Projektbilder

Q-Rock - Von der Hardware zum Verhalten

Publikationen zum Projekt

Shivesh Kumar, Kai Alexander von Szadkowski, Andreas Müller, Frank Kirchner

In: Poster at 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS-2018) October 1-5 Madrid Spain Seiten 1-1 IROS Poster proceedings IEEE/RSJ USA 10/2018.

Zur Publikation

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence