GPN16:Probabilistische Robotik

Ein Vortrag von penguinmenac3 auf der GPN16.

Oft ist es schwer das Verhalten eines Roboters mit exakten Algorithmen robust gegen Störungen zu beschreiben. Algorithmen die sich über Wahrscheinlichkeiten und Erwartungswerte bewusst sind sind hier deutlich besser. Der Vortrag soll in die Denkweise einführen am Beispiel eines Verfahrens das auf Wahrscheinlichkeitsverteilungen und der Nutzentheorie aufbaut. Es wird beleuchtet, wie das Verhalten eines Roboters mit Hilfe von probabilistisch motivierten Methoden und der Formulierung einer Nutzenfunktion modeliert werden kann. Dabei soll insbesondere das Beispiel der Robotour 2015, welches wir mit Kamaro-Engineering mit 3-fachem Abstand gewonnen haben eingegangen werden. Und gezeigt werden wie stark das Model oft in der Praxis vereinfacht werden kann.

Links

• Robotour 2015: Das Geheimnis wird gelüftet

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