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Sensorimotor Learning for an Artificial Body Schema on Humanoid Robots

Ulbrich, Stefan

Abstract:

The body schema in humans is a cerebral representation of the current state of the own body. Its plasticity and adaptability allows tool use and the adaption to an ever-changing body. This thesis is about representations for sensorimotor learning on humanoid robots that enable efficient learning for an artificial body schema. Two novel techniques are proposed: The Kinematic Bézier Maps for the representation of kinematic and dynamic models and a decomposition method for accelerating learning.


Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000044666
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2014
Sprache Englisch
Identifikator urn:nbn:de:swb:90-446660
KITopen-ID: 1000044666
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Prüfungsdaten 10.02.2014
Referent/Betreuer Dillmann, R.
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