A Framework for Analyzable, Resource-Aware and Self-Optimizing Robot Longterm Autonomy
Date Issued
2020-09-23
Author(s)
Supervisors
Abstract
In dieser Arbeit präsentiere ich ein umfangreiches Konzept für die effiziente, grafische Programmierung komplexen Roboterverhaltens, das Profiling und die Analyse des erstellten Verhaltens um Verhaltensfehler und Leistungsengpässe zu identifizieren und die autonome Optimierung des analysierten Verhaltens.
Neben der Spezifizierung der theoretischen Konzepte werden diese in verschiedenen
Anwendungsszenarien sowohl im Raumfahrt- als auch im Industriebereich evaluiert. Ein weiterer wesentlicher Bestandteil der Arbeit ist die Vorstellung von RAFCON (RMC Advanced Flow Control), das Software-Framework in welchem alle theoretischen Konzepte umgesetzt wurden.
Neben der Spezifizierung der theoretischen Konzepte werden diese in verschiedenen
Anwendungsszenarien sowohl im Raumfahrt- als auch im Industriebereich evaluiert. Ein weiterer wesentlicher Bestandteil der Arbeit ist die Vorstellung von RAFCON (RMC Advanced Flow Control), das Software-Framework in welchem alle theoretischen Konzepte umgesetzt wurden.
Subjects
Robotics
;
Artificial Intelligence
;
Computer Science
;
Graphical Programming
;
Belief State Modeling
Institution
Type
Dissertation
Secondary publication
No
Language
English
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Name
dissertation_brunner.pdf
Size
65.17 MB
Format
Adobe PDF
Checksum
(MD5):c7ab8b78fb2e3622ff62a4196e9e6d68