Evolutionäre Algorithmen zur Topologieentwicklung von Neuronalen Netzen für die Roboter-Navigation im praktischen Einsatz
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Zusammenfassung. Eine wichtige Frage in der mobilen Robotik ist die sichere Navigation in unbekannten Umgebungen unter der Anwendung preiswerter Sensorik. Solch eine Navigation kann ein künstliches Neuronales Netz (kNN) übernehmen, welches die Kopplung der Sensoren des Roboters mit dessen Antriebssystem herstellt. ” Neuro Evolution of Augmenting Topologies“ (NEAT) von Stanley und Miikkulainen [1] verwendet den Evolutionären Ansatz sowohl für die Topologieentwicklung, als auch für die Bestimmung der Gewichte eines kNN. NEAT hat sich als sehr gut, anpassungsfähig und relativ einfach in der Anwendung gezeigt. In diesem Beitrag wird NEAT in der Simulation angewendet, um ein kNN, das die Navigation des Roboters übernimmt, zu erhalten. Der Fokus liegt dabei auf der Erstellung der Fitnessfunktion und die Spezifikation und Durchführung einer realitätstreuen Simulation für den praktischen Einsatz. Die enge Verknüpfung von Realität und Simulationswelt hat entscheidend dazu beigetragen, dass der Umstieg aus der Simulation in die reale Welt ein Erfolg (höhere Anpassungsfähigkeit) wird. Dieser Artikel basiert auf der Diplomarbeit von T. Köpsel [2].
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