Humboldt-Universität zu Berlin - Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät - Künstliche Intelligenz - 2009

Forschungsseminar Wintersemester 2008/09


DI 13.00-15.00 Uhr, RUD 25, Raum 3.408

  • 21.10.2008
Reinforcement Learning mit beschränktem Speicher, Diplomarbeit

Melanie Tonou, HU Berlin

Inhalt.
  • 28.10.2008
Humanoid Soccer Simulation

Xu Yuan, Southeast University China & HU Berlin

Inhalt.
  • 04.11.2008
Case-Based Reasoning in Medical Domains

Nadezda Govedarova, Bulgaria & HU Berlin

Inhalt.
  • 02.12.2008 Teil 1
Case-Based Reasoning im Intelligenten Katalog des OpEN.SC Projektes

Friedrich Hildebrand, HU Berlin

Inhalt
  • 02.12.2008 Teil 2
Optimization of visual vocabularies with dimension reduction and feature selection methods

Wojtek Wojcikiewicz, HU Berlin

Inhalt
  • 09.12.2008
Hierarchical CBR Behavioral Control

Bassant El-Bagoury, HU and Ain Shams University, Cairo

Inhalt.
  • 16.12.2008
Ontologien im Intelligenten Katalog des OpEN.SC Projektes

Marcel Gestewitz, HU Berlin

Inhalt.
  • 06.01.2009
Titel

Vortragender

Inhalt.
  • 13.01.2009
Stabilisierung von Laufbewegungen humanoider Roboter

Oliver Welter, HU Berlin

Inhaltlich werde ich prinzipielle Möglichkeiten der echtzeitfähigen Analyse von Laufbewegungen und Ansätze der modell- und sensorbasierten Stabilisierung vorstellen. Mein Hauptaugenmerk werde ich dabei auf die Modellerstellung der Kräfte, die auf den Roboter während einer Bewegung wirken richten, so dass der Roboter mittels Forwärtskinematik eine Modell seiner eigenen Pose erstellen und darauf aufbauend seinen Schwerpunkt bestimmen kann. Durch die weitere Analyse der wirkenden Momente lassen sich Kompensationsbewegungen erstellen bzw apriori ein stabiles Laufmuster erstellen.
  • 20.01.2009
Farbkalibrierung anhand geometrischer Merkmale im RoboCup (Studienarbeit)

Stephan Edel, HU Berlin

Inhalt.
  • 27.01.2009
n.n.

n.n.

Inhalt.
  • 03.02.2009
Weltmodellierung in Multi-Agentenszenarien - Vorstellung der Dissertation

Daniel Göhring, HU Berlin

Die mobile Robotik stellt ein sehr junges und eines der komplexesten Forschungsfelder unserer Zeit dar. Innerhalb der letzten Jahrzehnte wurde es Robotern möglich, sich innerhalb ihrer Umgebung zu bewegen, zu navigieren und mit ihrer Umwelt zu interagieren. Aufgrund der Tatsache dass die Welt von Unsicherheit geprägt ist und ein Roboter immer nur partielle Information über sie erhalten kann, wurden probabilistische Navigationsverfahren entwickelt, mit denen sich Roboter lokalisieren und Objekte ihrer Umgebung modellieren können. Weiterhin wurden in letzter Zeit Verfahren untersucht, die die kooperative Exploration der Umgebung durch eine Gruppe von Robotern zum Ziel haben. In der vorliegenden Arbeit wird ein neuartiges Konzept, welches sich Perzeptrelationen für die kooperative Umweltmodellierung zu Nutze macht, vorgestellt und evaluiert. Einen zweiten Beitrag der Arbeit stellen constraintbasierte Lokalisierungstechniken dar, die es einem oder mehreren Robotern auf effiziente Art und Weise ermöglichen, sich zu lokalisieren bzw. ihre Umwelt zu modellieren.
  • 10.02.2009
Adaptive Verhaltensmodellierung von Multi-Agenten-Systemen mit Hilfe von Lernverfahren und Verfahren des Data-Mining

Daniel Herfert, HU Berlin

Inhalt.
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