Programmieren durch Demonstration: intuitive Techniken zum Erwerb und zur Anpassung von Roboterfähigkeiten

Programmieren durch Demonstration-Dieses Kapitel führt in das grundlegende Konzept des Programmierens durch Demonstration ein und konzentriert sich auf die Rolle der menschlichen Anleitung beim Roboterlernen

Humanoider Roboter-Erforscht das Design und die Entwicklung humanoider Roboter, ihre Herausforderungen und die Bedeutung ihrer lebensechten Bewegungen und Interaktionen

Bestärkendes Lernen-Erläutert, wie Techniken des bestärkenden Lernens Robotern ermöglichen, aus ihren Handlungen zu lernen, wodurch sie anpassungsfähig und in der Lage werden, komplexe Aufgaben zu bewältigen

Entwicklungsrobotik-Konzentriert sich auf die Entwicklungsprozesse in der Robotik, bei denen Roboter ähnlich wie die menschliche Entwicklung schrittweise durch Interaktion und Feedback lernen

Mensch-Roboter-Interaktion-Dieses Kapitel befasst sich mit den verschiedenen Methoden der Interaktion zwischen Menschen und Robotern und betont dabei Sicherheit, Effizienz und das Potenzial zur Zusammenarbeit

Roboterlernen-Erforscht verschiedene Lernparadigmen in der Robotik, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen, und ihre Anwendung auf reale Robotersysteme

Programmieren anhand von Beispielen-Stellt das Programmieren anhand von Beispielen als eine Form vor, Robotern bestimmte Aufgaben beizubringen, indem ihnen gezeigt wird, wie sie Handlungen direkt ausführen

Anpassungsfähige Robotik-Untersucht die Anpassungsfähigkeit von Robotern in dynamischen Umgebungen und wie sie ihr Verhalten basierend auf neuen Daten oder Aufgaben ändern können

Roboter mit Beinen-Konzentriert sich auf Roboter mit Beinen und ihre einzigartigen Herausforderungen, wie Gleichgewicht, Fortbewegung und Interaktion mit verschiedenen Untergründen

Offline-Lernen-Behandelt Offline-Lernmethoden, mit denen Roboter ohne Echtzeitinteraktion trainiert werden können, wodurch ihre Effizienz verbessert und die Trainingskosten gesenkt werden

Lehrlingslernen-Bespricht das Lehrlingslernmodell, bei dem Roboter durch Expertendemonstrationen lernen, komplexe Verhaltensweisen nachzuahmen

Surena (Roboter)-Bietet einen detaillierten Einblick in Surena, einen humanoiden Roboter, der im Iran entwickelt wurde, und zeigt seine Fähigkeiten und die Innovationen hinter seinem Design

Jonglierroboter-Beschreibt einen Roboter, der komplexe Aufgaben wie Jonglieren ausführen kann, und hebt die Herausforderungen und Lösungen beim Ausbalancieren dynamischer Bewegungen hervor

Cloud-Robotik-Erforscht, wie Cloud-Computing in die Robotik integriert wird, sodass Roboter Daten und Rechenressourcen für eine bessere Leistung gemeinsam nutzen können

Inkrementelles Lernen-Konzentriert sich auf inkrementelle Lerntechniken, die es Robotern ermöglichen, ihre Fähigkeiten kontinuierlich zu verbessern, ohne vorheriges Wissen zu vergessen

Jan Peters (Informatiker)-Hebt die Arbeit von Jan Peters hervor, einem Pionier der Robotik, und diskutiert seine Beiträge zum Lernen und zur Roboterentwicklung

Deep Reinforcement Learning-Stellt Deep Reinforcement Learning vor, einen hochmodernen Ansatz, bei dem Roboter ihre Entscheidungsfähigkeiten durch neuronale Netzwerke verbessern

Aude Billard-Ein Blick auf Aude Billards bahnbrechende Forschung zur Mensch-Roboter-Interaktion und zum Roboterlernen, wobei ihr Einfluss auf das Feld hervorgehoben wird

Auke Ijspeert-Diskutiert die Arbeit von Auke Ijspeert, insbesondere seine Beiträge zur Roboterfortbewegung und zur gehirninspirierten Robotersteuerung

Imitationslernen-Konzentriert sich auf Imitationslernen, einen Prozess, bei dem Roboter Aufgaben durch Beobachtung menschlichen Verhaltens lernen, ein leistungsstarkes Werkzeug zur Übertragung von Fähigkeiten

Roboter-Schließt mit einer allgemeinen Untersuchung von Robotern ab und behandelt ihre Geschichte, Entwicklung und ihr zukünftiges Potenzial in verschiedenen Branchen