600 Technik, Technologie
Refine
Document Type
- Article (1)
- Master's Thesis (1)
Institute
Has Fulltext
- yes (2)
Is part of the Bibliography
- no (2) (remove)
Keywords
- Artificial Neural Networks (1)
- Künstliche Neuronale Netze (1)
- Situation Recognition (1)
- Situationserkennung (1)
- cardiology (1)
- cardiovascular system (1)
- central nervous system (1)
- design methodology (1)
- electroencephalography (1)
- neurons (1)
In dieser Masterarbeit soll eine Architektur für ein Künstliches Neuronales Netz erarbeitet werden, mit der mehrere Eingangskanäle eines humanoiden Roboters für eine Situationserkennung zusammengefasst werden können. Dazu werden zunächst die Grundbausteine für eine Situationserkennung am Beispiel des menschlichen Gehirns untersucht und die Erkenntnisse auf die Arbeitsweise Künstlicher Neuronales Netze übertragen.
Anschließend wird ein Konzept für eine Situationserkennung auf humanoiden Robotern erstellt. Dazu werden mögliche Situationen konstruiert und die Aufgabe der Situationserkennung so formuliert, dass sie mit einem Künstlichen Neuronalen Netz bearbeitet werden kann. Daraufhin werden mögliche Architekturen für dieses Netz verglichen und die am besten geeignetste ausgewählt.
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 Künstliche Neuronale Netz trainiert und getestet wurde, wird ausgewertet, ob die ausgewählte Architektur für eine Situationserkennung auf humanoiden Robotern geeignet ist.
Previous investigations of the dynamic organization of the lower brainstem and its relation to peripheral and other central nervous systems were predominantly performed by linear methods. These are based on time-averaging algorithms, which merely can be applied to stationary signal intervals. Thus, the current concept of the common brainstem system (CBS) in the reticular formation (RF) of the lower brainstem and basic types of its functional organization have been developed. Here, the authors present experiments where neuronal activities of the RF and the nucleus tractus solitarii (NTS, first relay station of baroreceptor afferents) were recorded together with related parameters of electroencephalogram (EEG), respiration, and cardiovascular system. The RF neurons are part of the CBS, which participates in regulation and coordination of cardiovascular, respiratory, and motor systems, and vigilance. The physiological time series, thus acquired, yield information about the internal dynamic coordination of the participating regulation processes. The major problem in evaluating these data is the nonlinearity and nonstationarity of the signals. The authors used a set of especially designed time resolving methods to evaluate nonlinear dynamic couplings in the interaction between CBS neurons and cardiovascular signals, respiration and the EEG, and between NTS neurons (influenced by baroreceptor afferents) and CBS neurons.