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Der RoboCup ist ein standardisiertes Szenario für die Entwicklung
autonomer mobiler Roboter. Hier ist es nützlich, die Entscheidungen
über auszuführende Aktionen durch probabilistische Berechnungen zu
unterstützen. In dieser Arbeit wird untersucht, wie Bayessche
Netzwerke zu diesem Zweck eingesetzt werden können. Es werden
relevante Modellierungstechniken vorgestellt und mittels einiger so
erstellter Netzwerke gezeigt, wie diese -- eventuell nach Anwendung
eines geeigneten Lernverfahrens -- die ihnen gestellten Aufgaben im
RoboCup lösen können. Außerdem wird die während der Arbeit
entstandene Bibliothek zur Verwendung und zum Training Bayesscher
Netze beschrieben.
English:
RoboCup is a standardized scenario to develop autonomous mobile
robots. In this scenario it is useful to support decision making
processes by probabilistic computations. This thesis examines the
usage of bayesian (belief) networks for that purpose. It introduces
relevant modelling techniques and demonstrates how thus constructed
networks can perform different tasks after being trained by an
appropriate learning algorithm. Additionally, it describes the
developed library for the usage and training of bayesian networks.
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