Reinforcement Learning

Emergente Systeme in der Produktion
Vergleich zentraler und dezentraler (emergenter) Koordinationsstrategien für heterogene Roboterflotten in Produktionsumgebungen. Simulation in ROS 2 / Gazebo, Multi-Agent Reinforcement Learning, Validierung an realer Hardware am TTZ.
2R-Roboterarm als Praktikumsversuch – Gravity Compensation und Reinforcement Learning
Aufbau eines 2R-Roboterarms mit BLDC-Motoren als Praktikumsversuch für M-IAS: modellbasierte Gravity Compensation und Reinforcement-Learning-Demo mit ROS-Integration und Simulationsanbindung.