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Motion representation with spiking neural networks for grasping and manipulation

Tieck, Juan Camilo Vásquez

Abstract:
Die Natur bedient sich Millionen von Jahren der Evolution, um adaptive physikalische Systeme mit effizienten Steuerungsstrategien zu erzeugen. Im Gegensatz zur konventionellen Robotik plant der Mensch nicht einfach eine Bewegung und führt sie aus, sondern es gibt eine Kombination aus mehreren Regelkreisen, die zusammenarbeiten, um den Arm zu bewegen und ein Objekt mit der Hand zu greifen. Mit der Forschung an humanoiden und biologisch inspirierten Robotern werden komplexe kinematische Strukturen und komplizierte Aktor- und Sensorsysteme entwickelt. Diese Systeme sind schwierig zu steuern und zu programmieren, und die klassischen Methoden der Robotik können deren Stärken nicht immer optimal ausnutzen. ... mehr

Abstract (englisch):
Nature takes advantage of millions of years of evolution to generate adaptive physical systems with efficient control strategies. In contrast to conventional robotics, humans do not just plan a motion and execute it; there is instead a combination of multiple control loops working together to move the arm and grasp an object with the hand. With the research on humanoid and biologically-inspired robots, complex kinematic structures and complicated actuator and sensor systems are being developed. These systems are difficult to control and program, and classical robotics methods cannot fully take advantage of their capabilities. ... mehr


Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000139776
Veröffentlicht am 16.11.2021
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsdatum 16.11.2021
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000139776
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang xiii, 206 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Prüfungsdatum 22.10.2021
Referent/Betreuer Prof. R. Dillmann
Schlagwörter motor control, grasping, manipulation, spiking neural networks, neurorobotics, machine learning, Human Brain Project, FZI, service robotics, humanoids, multi-legged locomotion, ROS, Neurorobotics Platform, theoretical neuroscience, neuroengineering framework NEF, learning
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