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Abstract |
Die vorliegende Arbeit ist im Rahmen des Projektes B-Learn II (ESPRIT
P7274) angefertigt worden, dessen leitende Idee die Integration
maschineller Lernverfahren in reale Robotersysteme im Hinblick auf die
Entwicklung
zukünftiger Robotergenerationen ist. Ein Ziel innerhalb des Projektes ist
es, eine Verbindung zwischen den Handlungen eines mobilen Roboters und
den mit ihnen einhergehenden Wahrnehmungen herzustellen, um auf diesem
Wege eine Begriffsoperationalisierung zu erzielen.
Während mit Beginn der vorliegenden Arbeit bereits ein erster,
erfolgversprechender Ansatz zum Lernen von an Handlungen orientierten
Wahrnehmungsmerkmalen entwickelt wurde, besteht der Beitrag dieser Arbeit
in der Gewinnung von Handlungsmerkmalen aus Roboter-Sensordaten, ihrer
Zusammenführung mit dem bestehenden Konzept handlungsorientierter
Wahrnehmungsmerkmale und der Vorgabe einer Begriffshierarchie, an deren
Spitze operationale Begriffe stehen.
Operationale Begriffe ermöglichen einerseits eine aufgabenbezogene
Roboterprogrammierung und können andererseits zur Erklärung von
durchgeführten Roboteraktionen verwendet werden. Sie erlauben eine
Handlungsplanung ebenso wie eine Kontrolle der Handlungsausführung.
Die in dieser Arbeit vorgeschlagene Repräsentation operationaler Begriffe
ermöglicht ferner eine Formulierung von Lernaufgaben zu ihrer Gewinnung.
Exemplarisch wird in der vorliegenden Arbeit gezeigt, da diese
Lernaufgaben für logikbasierte, induktive Lernverfahren handhabbar sind,
und dass die vorgeschlagene Repräsentation somit zum Lernen operationaler
Begriffe
aus Roboter-Sensordaten geeignet ist.
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