Forschungsseminar (WS 2006/07)
DI 11.00-13.00 Uhr, RUD 25, Raum 3.408
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11:15 Bericht vom Workshop
"Humanoid & Legged Robots" 12:15 Gesamtübersicht Studien-/Diplomarbeiten, Strategie des HTH Manfred Hild, Humanoid Team Humboldt, HU Berlin |
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Entwicklungsumgebung,
Gelenksteuerung 11:15 Christian Thiele |
Integrierte Entwicklungsumgebung zur Bewegungssteuerung
humanoider Roboter (C. Thiele) Wie steuert man die komplexen Bewegungen humanoider Roboter? Vorgestellt wird die Software zur Bewegungssteuerung der humanoiden Roboter des Humanoid Team Humboldt. Es wird auf die Entwicklung der Software ebenso eingegangen wie auf die konkrete Arbeit mit den Robotern und die Einkopplung von Sensorinformationen zur Stabilisierung. Auch die Schnittstelle zum Simulator wird kurz thematisiert. Alternative Gelenksteuerung für Roboter (C. Benckendorff, T.
Lobig) |
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Prothetik,
Bewegungskompensation, Wahrnehmung 11:15 Bericht vom Besuch bei Otto Bock Prothetik |
Kompensation von Eigenbewegung bei humanoiden Robotern (A.
Häussler) Wenn ein Mensch sich bewegt und dabei ein Objekt betrachtet, wird die Eigenbewegung "automatisch" ausgeglichen und das betrachtete Objekt bleibt immer am selben Punkt auf der Netzhaut. Ziel der Arbeit ist es, die Eigenbewegung eines humanoiden Roboters ebenfalls automatisch auszugleichen. Um das zu erreichen, werden verschiedene Experimente durchgeführt, die zeigen sollen welche Werte die verschiedenen Sensoren (Motoren, Acceleration-Boards, Kamera) bei einer gegebenen Bewegung annehmen. Mit Hilfe dieser Werte wird dann versucht einen Controller zu entwickeln, der durch Ansteuerung der beiden Kopfmotoren die Eigenbewegung kompensiert. Zum Abschluss werden die anfangs durchgeführten Experimente wiederholt, um zu sehen wie gut der Controller arbeitet. Wahrnehmung autonomer, humanoider Roboter (M.
Lasseck) |
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Bericht von der
IROS Daniel Göhring, Matthias Jüngel, HU Berlin |
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e-Robot,
Kalibri 11:15 Robin Meißner |
Hardwareplattform und Web-Services für interaktive
Experimente (R. Meißner, F. Bachmann) In unserer Arbeit geht es darum, eine verteilte Hardwarearchitektur und zugehörige Softwarekomponenten zu entwickeln, um damit standortunabhängige und interaktive Robotikexperimente im Rahmen von Forschung und Lehre zu ermöglichen. Dabei spielen sowohl technische Aspekte, die möglichst einen unbeaufsichtigten, störungssicheren und unfallfreien Dauerzugang für ausgewählte Benutzer gewährleisten sollen, wie auch sicherheitsbezogene Aspekte der Zugangsbefugnisse eine Rolle. Das Gesamtsystem muss echtzeitfähig auf Parameteränderungen reagieren und diese zusammen mit einem Livebild mit geringsten Latenzen übertragen und dabei auch das Livebild einer mittleren Zuschauerzahl zur Verfügung stellen können. Weiterhin sollen die didaktischen Lehreinheiten nachträglich ausgewertet werden können und dazu sollen die wichtigen Ergebnisse protokolliert und gesichert werden. Kalibri (T. Kuhn) Kalibri ist ein Tool zur halbautomatischen Farbraumkalibrierung, das für das Humanoid Team Humboldt entwickelt wurde, um eine schnellere und bessere Farbkalibrierung der Kameras - und somit eine leistungsstärkere Objektklassifizierung für ein standardisiertes Spielfeld im Rahmen des RoboCup zu ermöglichen. Thema der Studienarbeit soll ein Vergleich der Leistungsstärke von Kalibri und der ursprünglich manuellen Kalibrierung sein. Desweiteren soll eine Gegenüberstellung des Verfahrens mit anderen Methoden der Farbkalibrierung aus der Fachliteratur erfolgen. Abschließend werden Möglichkeiten und Probleme der vollautomatischen Kalibrierung mit festem Ausgangspunkt untersucht. |
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Körperstabilisierung,
Robotertanz 11:15 Benjamin Werner |
Sensor-gestützte Stabilisierung von humanoiden Bewegungen
(B. Werner) Diese Studienarbeit befasst sich mit der Auswertung und Verarbeitung von Signalen der Beschleunigungssensoren der A-Serie, die bei Experimenten gewonnen werden. In diesen Versuchen führt der Roboter verschiedene Bewegungen aus. Diese Untersuchung hat zum Ziel jene Sensordaten zu ermitteln, welche die höchste Aussagekraft über die Stabilität der aktuellen Bewegung haben. Mit diesem Wissen soll eine Methode entwickelt werden, die es erlaubt die Sensordaten so in Bewegungsabläufe einzukoppeln, dass eine Stabilisierung der Bewegung erfolgt oder sogar bestimmte Bewegungsabläufe erst ermöglicht. Sensor-stabilisiertes Laufen humanoider Roboter (M.
Kubisch) Automatische Detektion des Rhythmus und der Phrasierung von
Musikstücken (B. Alavi) |
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Topological FastSLAM -
Roboter Selbstlokalisierung durch inkrementelles Erstellen hybrider
topologisch-metrischer Karten Michael Himmelsbach, HU Berlin |
Description |
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Multiagenten
Objektmodellierung und Datenassoziation Stephan Baumgart, HU Berlin |
Die Diplomarbeit beschäftigt sich mit Verfahren zur Modellierung von Mitspielern und gegnerischen Robotern im Rahmen der RoboCup-Umgebung. Da Roboter zumeist nicht das komplette Spielfeld scannen können, sondern über eine beschränkte Wahrnehmung verfügen, spielt die Kommunikation in der dynamischen Umgebung des RoboCup eine große Rolle. Im Vortrag werden Aspekte der Cooperative Observation and Localization (COAL) vorgestellt. |
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Konferenzbericht
Humanoids'06 Manfred Hild, HU Berlin |
Description |
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Fallbasierte Techniken im
RoboCup (Abschluss Diplomarbeit) Gregor Lämmel, HU Berlin |
Die Diplomarbeit beschäftigt sich mit Fallbasierten Erkennen von Spielsituationen in der RoboCup Simulationsliga am Beispiel Doppelpass. Ziel ist es, dass je zwei Software-Agenten Spielsituationen, in denen ein Doppelpass möglich und sinnvoll ist, erkennen und ein entsprechendes kooperatives Verhalten initiieren und ausführen. Die Software-Agenten sollen dabei ohne (explizite) Kommunikation auskommen. In diesem Vortrag wird das Modul zum Erkennen von Doppelpass-Situationen und zur Steuerung des Doppelpass-Verhaltens innerhalb der DPA des Software-Agenten AT-Humboldt vorgestellt, es wird die Maintenance der Fallbasis besprochen und es werden die Ergebnisse hinsichtlich Laufzeitverhalten und Erfolg des Verhaltens diskutiert. |
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Jun Tani
PB-Networks Manfred Hild,HU Berlin |
Dynamische Systeme |
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Multiagentenmodellierung bei
Zeitverzögerter Kommunikation Alexander Block, HU Berlin |
Die Multiagentenmodellierung ist ein sehr interessantes und momentan begehrtes Forschungsgebiet. Es gibt viele Ansätze diesem Problem zu begegnen, doch gehen die meisten von einer idealen Kommunikation aus. Nur wenige Arbeiten betrachten das Multiagentenmodellierungsproblem unter dem Aspekt einer zeitverzögerten Kommunikation. In der Diplomarbeit wird gerade dieser Punkt aufgegriffen und Untersuchungen zur erfolgreichen Modellierung trotz zeitverzögerter Kommunikation im Rahmen der RoboCup-Umgebung vorgenommen. Im Vortrag wird das Problem beschrieben und erste Gedanken zur Lösung vorgestellt. |
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Auflösen mehrdeutiger
Landmarken zur Selbstlokalisierung auf einem
Fußballfeld Alexander Schade, HU Berlin |
Description |
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Digitale
Pathologie Thomas Schrader, Charité - Universitätsmedizin Berlin |
Die Pathologie beschäftigt sich nicht nur mit Toten. Sie hat viel mehr mit dem Leben zu tun als das landläufig bekannt ist. Sie steht nicht am Ende einer Behandlung oder eines Krankenhausaufenthaltes sondern am Anfang. Durch die histologische Diagnostik werden die Weichen für die Therapie gestellt. Das Fach selbst ist nicht nur einem tiefgreifenden wissenschaftlichen Wandel unterzogen auch auf der technologischen Seite gibt es Veränderungen, die es rechtfertigen, den Begriff eines Paradigmenwechsels zu wählen. Inzwischen etabliert sich das Fach "Digitale Pathologie", welches auf den Fortschritten der Technologie der letzten Jahre beruht. In dem Vortrag wird auf die Wurzeln der Pathologie ebenso eingegangen wie auf die derzeitigen Forschungsthemen in der Digitalen Pathologie. |
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Intelligente
Präsentationen Sebastian Theophil, Think Cell GmbH |
Zeitungslayout, Grafik, Bildverarbeitung sind ohne die Unterstützung durch komplexe Software nicht mehr denkbar. Vor allem wird seit vielen Jahren versucht, Constraintsysteme nutzbar zu machen für Grafikanwendungen. Die Anwendungsbereiche sind breit gefächert von allgemeinen Zeichenprogrammen bis hin zu speziellen 3D- Designanwendungen. Ebenso stark schwankt der damit erzielte Erfolg. Ich möchte einen Überblick über den Stand der Forschung geben und darstellen, warum es schwierig ist, Constraintsysteme überhaupt benutzbar zu machen und welche Fehler dabei vermieden werden müssen. In einem relativ weit verbreiteten Anwendungsbereich, der Erstellung von Präsentationen, sehe ich jedoch die Chance, Constraints nutzbar und vor allem benutzbar zu machen. Mein Vortrag wird versuchen zu erklären warum. |
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Reactive Probabilistic Belief
Modeling for Mobile Robots (Dissertation) Jan Hoffmann,HU Berlin |
Mobile Roboter tun oft nicht das, was sie sollen. Dabei kann der Roboter nicht wirklich etwas dafür, er handelt so, wie er es in dieser Situation für richtig hält, also so, wie der Entwickler des Roboterverhalten es für sinnvoll erachtete. Das Problem liegt in den allermeisten Fällen nicht im Roboterverhalten selbst, sonder darin, dass der Roboter die Situation falsch einschätzt, und sich entsprechend einer Situation verhält, die gar nicht der Realität entspricht. Oft kommt es beispielsweise vor, dass Roboter gegen ein Hindernis laufen oder fahren und, anstatt sich abzuwenden und dem Hindernis auszuweichen, quasi mit dem Kopf durch die Wand zu wollen scheinen und weiter gegen das Hindernis laufen. (Derartiges Verhalten lässt sich sowohl im Robocup als auch bei der Darpa Grand Challenge beobachten.) Dem Roboter fehlt der Sinn (oder die Möglichkeit der Wahrnehmung) festzustellen, dass seine Vorstellung seiner Umwelt sich gerade auf fatale weise von der Realität unterscheidet. Die Dissertation behandelt Auswege aus dieser Situation. Der Roboter macht sich ein Bild seiner Umwelt und seiner Position innerhalb dieser. In den letzten Jahren haben sich probabilistische Ansätze zur Beschreibung dieses Weltmodells als äußerst robust und erfolgreich herausgestellt. Ihnen ist gemeinsam, dass sie auf dem Bayes-Filter basieren. Eine in der Roboter-Lokalisierung häufig verwendete Implementierung des Bayes-Filters ist die Monte Carlo Localization (MCL), in der die Wahrscheinlichkeitsverteilung als Partikelfilter angenähert wird. Die MCL gilt als sehr robust, erreicht diese Robustheit aber durch eine hohe Partikel-Anzahl, welche unter Echtzeit-Bedingungen oft nicht zu erreichen sind. In dieser Arbeit werden zwei wichtige Aspekte des Bayes-Filters für die Lokalisierung untersucht, um auch mit geringen Partikelzahlen die Robustheit der Lokalisierung zu gewährleisten und generell eine besseres, "reaktiveres" Weltmodell zu ermöglichen. Zum einen wird dies durch eine neuartige Modellierung der Roboterbewegung (Motion Model) erreicht, zum anderen durch die bessere Nutzung vorhandener Sensor-Informationen (Sensor Model). |
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The Complexity of the
Ordinary: Neural Control of Locomotion - Die Komplexität des
Alltäglichen: Neurobiologie der Fortbewegung Prof. Dr. Ansgar Büschges, Zoologisches Institut der Universität zu Köln |
Walking, like most other locomotor movements, is a biphasic motor program. Despite its automatic and sometimes simple appearance the functional stepping pattern of an animal¡Çs leg results from a complex and close interaction between neural pattern generators in the central nervous system, afferent feedback from the legs, coordinating signals from neighboring legs and descending signals from the brain, with the latter initiating, maintaining and directing the motor program. This seminar will introduce the neuronal principles for pattern generation in locomotion, report recent findings on the local and intersegmental control of walking motor function and will also give reference to recent advances in the understanding of biped walking. |
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Controlling risk exposure: an
agent based computational approach Emeterio Navarro, PhD Candidate, HU Berlin |
In this talk, we provide by means of agent based computer simulation a comprehensive analysis of the performance of different risk control strategies for different kinds of environments. The talk is organized in three parts, the first part discusses an investment model and using Monte Carlo simulations we characterize, comparing with theoretical predictions, the budget probability distributions and the most probable budget value for agents using different constant investments and in different random environments. The second part compares the performance of different agents' investment strategies in an investment scenario with periodic returns and different types and levels of noise. In the third part of the talk we discuss portfolio selection problems and the formation of coalitions between agents, based on reputation and trust mechanisms. |
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Multi-dimensional Group-wise
Interpolation- based Fuzzy Reinforcement Learning -
(Multi-GIFRL) Alireza Ferdowsizadeh, PhD candidate, HU Berlin |
Description |
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Vision-Based
Self-Localization Using Odometry and Horizontal Bearings for
Pose-Estimation Matthias Jüngel, HU Berlin |
Auf dem Weg zum großen Ziel - dem Spiel von humanoiden Fußballrobotern im Jahr 2050 gegen den dann amtierenden FIFA-Weltmeister - hat sich in den letzten Jahren der Aufbau der RoboCup-Spielfelder gewandelt. Dabei gibt es zwei Trends: Die Spielfelder werden größer und die Anzahl der künstlichen Landmarken am Rand der Spielfelder nimmt ab. Dadurch funktionieren viele Verfahren zur Selbstlokalisierung nicht mehr so gut. Das gilt insbesondere für Roboter mit einem beschränkten Blickwinkel, da die Wahrscheinlichkeit eine Landmarke zu entdecken nun deutlich geringer ist. Andererseits können sich die Roboter freier bewegen und damit ihren zurückgelegten Weg besser einschätzen (verlässlichere Odometrie). Im Vortrag wird zunächst auf einige Grundprinzipien aus der Nautik eingegangen. Dann wird ein einfaches Verfahren zur Positionsbestimmung vorgestellt. Dabei speichert der Roboter horizontale Winkel zu Landmarken und die Odometrie zwischen den Beobachtungen. Aus der Information über die letzten drei Beobachtungen wird dann direkt die Position berechnet. Das Verfahren unterscheidet sich von existierenden Ansätzen dadurch, dass nicht in jedem Zeitschritt eine Annahme über die Position durch die zwei Schritte "Motion-Update" und "Sensor-Update" korrigiert wird. Dieser und weitere Unterschiede zu existierenden Verfahren werden im Vortrag diskutiert. |
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Regelerweiterung eines Lösers
für Multiressourcenprobleme Marco Oppel, HU Berlin |
Bei Multiressourcenproblemen werden Aktivitäten, die zu ihrer Durchführung begrenzte Ressourcen benötigen, konfliktfrei zugeordnet. Für den Zuordnungsvorgang soll ein Löser für Multiressourcenprobleme verwendet werden, der um die Verarbeitung von komplexen problemspezifischen Bedingungen mit Hilfe von Filtern, zur Steuerung des Lösungsprozesses, erweitert wird. |
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Case-Based Reasoning für die
Modellierung agiler Workflows in der Chipindustrie Dr. Mirjam Minor, Universität Trier |
Der Chipentwurf im Zeitalter der Nanotechnologie ist geprägt durch viele Unwägbarkeiten und Risiken: Die Anforderungen an die Endprodukte ändern sich rasant und beeinflussen damit auch die laufenden Chipentwurfs-Prozesse. Oft wissen die Chipdesigner im Vorfeld nicht sicher, ob unter einer neuen, kleineren Technologie altbekannte Algorithmen überhaupt noch funktionieren oder ob der Entwurf in zusätzlichen Prozess-Schritten nachgebessert werden muss. Agile Workflowmanagement-Technologie bietet Unterstützung für den Umgang mit solch dynamischen Prozessen. Im Vortrag wird ein neuer Ansatz für agile Workflows mit owl-basierten Kontextmodellen vorgestellt. Dazu gehört ein fallbasiertes Assistenzsystem, das die Adaption von laufenden Workflows durch die Wiederverwendung von Erfahrungswissen unterstützt. Verschiedene Ähnlichkeitsfunktionen für Workflows, die auf Graph-Editierdistanzen basieren, werden entwickelt und in einer formativen Evaluierung gegeneinander abgewogen. |