| contributor | IPVS, Bildverstehen | ||||||||||||||
| creator |
Kanne, J.
| date |
2004-08-02
| description |
89 pages
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Diese Arbeit befasst sich mit der Anwendung der Software NFident zur
Steuerung eines Roboters mithilfe von Neuro-Fuzzy-Systemen.
Zunaechst werden die zugrunde liegenden Methoden der Fuzzy-Logik und
der Neuronalen Netze kurz erlaeutert. Es werden vor allem die in der
Software NFident implementierten Modelle des Sugeno- und
Mamdani-Reglers genauer betrachtet. Außerdem werden die verwendeten
Neuro-Fuzzy Modelle vorgestellt. Hierbei handelt es sich um das an
der Otto-von-Guericke-Universitaet in Magdeburg entwickelte
NEFPROX-Modell sowie um das ANFIS-Modell von J.-S.R. Jang. Des
Weiteren wird die Anpassung der Software an die gegebene Aufgabe
erlaeutert und es werden einige Tests beschrieben, die zeigen, in
wie weit sich die Neuro-Fuzzy-Systeme grundsaetzlich zur Steuerung
eines Roboter eignen. Schließlich wird gezeigt, wie
Neuro-Fuzzy-Systeme zur Robotersteuerung eingesetzt werden können.
Die Anwendungsmöglichkeiten werden zunaechst in einer
Simulationsumgebung entwickelt und schließlich auf einem Roboter
getestet.
| format |
application/postscript
| 9712594 Bytes | |
| identifier | http://www.informatik.uni-stuttgart.de/cgi-bin/NCSTRL/NCSTRL_view.pl?id=STUD-1937&engl=1 |
| language | ger |
| publisher | Stuttgart, Germany, Universität Stuttgart |
| relation | Student Thesis No. 1937 |
| source | ftp://ftp.informatik.uni-stuttgart.de/pub/library/medoc.ustuttgart_fi/STUD-1937/STUD-1937.ps |
| subject | Models of Computation (CR F.1.1) |
| Deduction and Theorem Proving (CR I.2.3) | |
| Knowledge Representation Formalisms and Methods (CR I.2.4) | |
| Artificial Intelligence Learning (CR I.2.6) | |
| Pattern Recognition Models (CR I.5.1) | |
| Neuronale Netze | |
| Fuzzy Logik | |
| Neuro-Fuzzy | |
| Robotersteuerung | |
| title | Anwendung von Neuro-Fuzzy Methoden für die Robotersteuerung |
| type | Text |
| Student Thesis |