@misc{Ziemert2022, type = {Master Thesis}, author = {Ziemert, Lara}, title = {Konzeption und Implementierung eines K{\"u}nstlichen Neuronalen Netzes zur Situationserkennung mit humanoiden Robotern anhand mehrerer Eingangskan{\"a}le}, doi = {10.15771/MA_2022_1}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:526-opus4-15839}, school = {Technische Hochschule Wildau}, pages = {142}, year = {2022}, abstract = {In dieser Masterarbeit soll eine Architektur f{\"u}r ein K{\"u}nstliches Neuronales Netz erarbeitet werden, mit der mehrere Eingangskan{\"a}le eines humanoiden Roboters f{\"u}r eine Situationserkennung zusammengefasst werden k{\"o}nnen. Dazu werden zun{\"a}chst die Grundbausteine f{\"u}r eine Situationserkennung am Beispiel des menschlichen Gehirns untersucht und die Erkenntnisse auf die Arbeitsweise K{\"u}nstlicher Neuronales Netze {\"u}bertragen. Anschließend wird ein Konzept f{\"u}r eine Situationserkennung auf humanoiden Robotern erstellt. Dazu werden m{\"o}gliche Situationen konstruiert und die Aufgabe der Situationserkennung so formuliert, dass sie mit einem K{\"u}nstlichen Neuronalen Netz bearbeitet werden kann. Daraufhin werden m{\"o}gliche Architekturen f{\"u}r dieses Netz verglichen und die am besten geeignetste ausgew{\"a}hlt. Das erstellte Konzept soll im Rahmen dieser Arbeit auf dem Tisch-Roboter ROS-E umgesetzt werden. Dazu soll eine Trainings- und Testumgebung geplant und umgesetzt werden. Nachdem das entwickelte K{\"u}nstliche Neuronale Netz trainiert und getestet wurde, wird ausgewertet, ob die ausgew{\"a}hlte Architektur f{\"u}r eine Situationserkennung auf humanoiden Robotern geeignet ist.}, language = {de} }