Research Project on Intelligent Sensorimotor Systems - Cheatsheet

Definition und Klassifikation sensorimotorischer Systeme

Definition:

sensorimotorische Systeme: Kombination von Sensoren und Aktoren zur Wahrnehmung und Einwirkung auf die Umwelt.

Details:

• Sensoren: Erfassung von Umweltzuständen.
• Aktoren: Einwirkung auf die Umwelt basierend auf bestimmten Reizen.
• Klassifikation: basierend auf Art der Sensoren/Aktoren, Anwendung, Komplexität
• Bsp.: Roboter, autonome Fahrzeuge, Prothesen
• Mathematische Modellierung: \[ f: S \times A \rightarrow \text{state transitions} \]
• Feedback-Mechanismus: \[ \text{Feedback loop: } S \rightarrow A \rightarrow S \]

Algorithmen für Datenverarbeitung und -analyse

Definition:

Algorithmen zur Verarbeitung und Analyse von Daten, einschließlich Vorverarbeitung, Datenbereinigung, Feature-Extraktion und Analysetechniken.

Details:

• Datenvorverarbeitung: Normalisierung, Skalierung, Fehlende Werte im Datensatz behandeln
• Datenbereinigung: Entfernen von verrauschten oder unnötigen Daten
• Feature-Extraktion: PCA, LDA, Feature-Skalierung
• Analysemethoden: Lineare Regression, Klassifikationsalgorithmen, Clustering
• Maschinelles Lernen: Supervised Learning, Unsupervised Learning
• Evaluierung: Kreuzvalidierung, Metriken wie Accuracy, Precision, Recall, F1-Score

Kalman-Filter und erweiterte Kalman-Filter

Definition:

Kalman-Filter: Schätzverfahren für Zustandsgrößen dynamischer Systeme mit Rauschen. Erweiterter Kalman-Filter: Erweiterung für nichtlineare Systeme.

Details:

• Kalman-Filter nutzt Zustands- und Messrauschen, um Schätzwerte zu verbessern.
• Annahmen: Lineares Modell, Gaußsches Rauschen.
• Zustandsvorhersage: \( \bar{x}_k = A_k x_{k-1} + B_k u_{k} + w_{k} \)
• Messvorhersage: \( \bar{z}_k = H_k \bar{x}_k + v_k \)
• Aufdatierung: \( K_k = P_k H_k^T (H_k P_k H_k^T + R_k )^{-1} \)
• Ergebnis: \( x_k = \bar{x}_k + K_k (z_k - \bar{z}_k) \)
• Erweiterter Kalman-Filter: Approximiert nichtlineare Modelle durch Linearisierung.
• Zustandsvorhersage: \( \bar{x}_k = f(x_{k-1}, u_k) + w_k \)
• Messvorhersage: \( \bar{z}_k = h(\bar{x}_k) + v_k \)

Modelle und Methoden der Bewegungssteuerung

Definition:

Modelle und Algorithmen zur Kontrolle und Koordination von Bewegungen in intelligenten Systemen.

Details:

• Computational Neuroscience: Einsatz von neuronalen Modellen für Bewegungssteuerung
• Inverse Kinematik: Berechnung der Gelenkwinkel für eine gewünschte Endposition
• Inverse Dynamik: Bestimmung der notwendigen Kräfte und Momente zur Erzeugung einer Bewegung
• Regelungstechniken: PID-Regler, adaptive und prädiktive Regler
• Maschinelles Lernen: Einsatz von Algorithmen wie Reinforcement Learning für Bewegungsplanung

Optimierungsverfahren in sensorimotorischen Systemen

Definition:

Techniken zur Verbesserung der Leistung von Sensoren und Motoren durch Algorithmen, die optimale Parameter ermitteln.

Details:

• Verwendung von Gradientenabstiegsverfahren zur Minimierung von Fehlerfunktionen
• Implementierung von Kalman-Filtern zur Datenfusion und Zustandsschätzung
• Partikelfilter für nichtlineare Systeme
• Optimierungsprobleme oft durch Kostenfunktionen dargestellt: \( J(\theta) = E[(r - h(\theta))^2] \)
• Beispiel: Reinforcement Learning für Aufgaben wie Balancierung eines Roboters
• Parameteroptimierung in Echtzeitsystemen essenziell für adaptive Steuerung

Algorithmendesign und -evaluation

Definition:

Entwurf und Bewertung von Algorithmen zur Optimierung von intelligenten sensorimotorischen Systemen basierend auf Effizienz, Korrektheit und Robustheit.

Details:

• Entwurfsprinzipien: Divide and Conquer, Greedy, Dynamic Programming
• Korrektheit: Beweis durch Induktion, Schleifeninvarianten
• Effizienz: Zeit- und Platzkomplexität analysieren (\textit{Big-O-Notation})
• Evaluationskriterien: Laufzeitmessungen, Speicherverbrauch, Skalierbarkeit
• Optimierung: Heuristische Verfahren, Approximation, Parallelisierung
• Tools: Benchmarking, Profiler, Simulationsumgebungen

Grundlagen der Sensorfusion

Definition:

Sensorfusion nutzt Daten von mehreren Sensoren, um präzisere Informationen zu erhalten.

Details:

• Kombiniert Daten aus verschiedenen Quellen
• Verbessert Genauigkeit und Robustheit
• Algorithmen wie Kalman-Filter und Partikelfilter
• Wichtig für autonome Systeme
• Redundanz, Komplementarität und Korrektur

Kollisionsvermeidung und Pfadfindung

Definition:

Kollisionsvermeidung und Pfadfindung - Strategien in intelligenten Systemen, um Hindernissen auszuweichen und effiziente Wege zu finden.

Details:

• Ziel: Sicherstellung einer reibungslosen Bewegung in dynamischen Umgebungen.
• A*-Algorithmus: Häufig verwendet für Pfadfindung, berechnet kürzeste Pfade.
• Djikstra-Algorithmus: Findet den kürzesten Weg ohne heuristische Abschätzung.
• Potentialfelder: Physikalische Analogie zur Kollisionsvermeidung, wobei Hindernisse als abstoßende Kräfte wirken.
• Sensordaten: Verwendung von Sensordaten (z.B. LIDAR, Kamera), um Umgebungsinformationen zu sammeln.
• Reaktionszeit: Echtzeitfähigkeit ist entscheidend für Kollisionsvermeidung.
• Implementierungsbeispiele: Robotik, autonomes Fahren, Drohnen-Navigation