Robotersysteme 3: Wissensbasierte Simulation

I Wissensbasierte Techniken.- 1 Künstliche Intelligenz.- 1.1 Arbeitsgebiete.- 1.2 Historische Entwicklung.- 2 Menschliches Problemlösungsverhalten.- 2.1 Menschliche Informationsverarbeitung.- 2.2 Lösen von Problemen.- 2.3 Menschliches Fachwissen.- 3 Maschinelle Wissensrepräsentation.- 3.1 Darstellungsarten von Wissen.- 3.2 Semantische Netzwerke.- 3.3 Produktionsregeln.- 3.4 Objektorientierte Darstellung.- 3.5 Graphische Visualisierung.- 3.6 Logikbasierte Systeme.- 4 Expertensystemtechnik.- 4.1 Definitionen.- 4.2 Kennzeichen.- 4.3 Innere Struktur.- 4.4 Einsatzgebiete.- 4.5 Einschränkungen.- 5 Funktion der Inferenzmaschine.- 5.1 Inferenzverfahren.- 5.2 Vages Wissen.- 5.3 Unsicherheit.- 5.4 Resolutionsverfahren.- 5.5 Ablaufsteuerung.- 5.6 Rückwärtsverkettung.- 5.7 Vorwärtsverkettung.- 5.8 Suchverfahren.- 5.9 Nicht-monotones Schließen.- 6 Knowledge Engineering.- 6.1 Aufbau eines kleinen Wissenssystems.- 6.2 Aufbau großer Wissenssysteme.- 7 Entwicklungswerkzeuge.- 7.1 KI-Sprachen.- 7.2 Programmierumgebungen.- 7.3 Knowledge-Engineering Werkzeuge.- II Wissensbasierte Robotersimulation.- 8 Intelligente Robotersysteme.- 8.1 Roboter der 3. Generation.- 8.2 Arbeitsablauf eines intelligenten Roboters.- 8.3 Eigenschaften des Menschen.- 8.4 Wissen über Fertigungsprozesse.- 8.5 Steuerung der 3. Generation.- 8.6 Beispiel: Montagerobotersystem.- 9 Wissensbasierte Ansätze.- 9.1 Steuerungssysteme.- 9.2 Mobile Roboter.- 9.3 Greifer- und Sensorsysteme.- 9.4 Objektbasierter Zellentwurf.- 9.5 Modellbasiertes System für Robotermanipulationen.- 9.6 Einsatz einer Datenbank.- 9.7 CAD-basierte Off-Line Programmierung.- 9.8 System zur automatischen Programmierung.- 9.9 Integration von Konstruktion und Fertigung.- 9.10 Generierung von Roboterprogrammen.- 9.11 Produktbasierter Entwurf.- 9.12 System zur Simulation intelligenter Roboter.- 9.13 Programmierung intelligenter Roboter.- 9.14 Einsatz Von Expertensystemen.- 9.15 Wissensbasierte Montage.- 9.16 Robotertechnik und Künstliche Intelligenz.- 9.17 Stufenplan bei der Programmierung von Robotern.- 10 Planen.- 10.1 Selbständige Programmierung.- 10.2 Planungsverfahren.- 10.3 Planung von Roboteraktionen.- 10.4 Planungsvorgang für eine Montage.- 10.5 Planungssysteme.- 11 Systemkonzepte.- 11.1 Entwicklungsstrategien.- 11.2 Nutzen kommerzieller Systeme.- 11.3 Strukturvarianten.- 12 Expertensystemshell Nexpert Object.- 12.1 Wissensdarstellung und Wissensverarbeitung.- 12.2 Repräsentation von Dingen.- 12.3 Integration von Nexpert Object in Rechnerprogramme.- 13 Wissensbasiertes Modell.- 13.1 Verbindung geometrischer und wissensbasierter Modelle.- 13.2 Alternativen im Aufbau eines wissensbasierten Modells.- 13.3 Modellerzeugung.- 13.4 Komponenten einer Roboterzelle.- 13.5 Klassenorientiertes Modell.- 13.6 Klasse Modell.- 13.7 Klasse Roboter.- 13.8 Klasse Roboterachse.- 13.9 Klasse Robotersteuerung.- 13.10 Klasse Greifer.- 13.11 Klasse Werkzeug.- 13.12 Klasse Sensor.- 13.13 Klasse Handhabungsobjekt.- 13.14 Beispiel.- 14 Skriptgesteuerte Programmierung.- 14.1 Repräsentation von Aktionsfolgen.- 14.2 Programmierung von Robotern.- 14.3 Elementare Aktionen.- 14.4 Zellenanalyse.- 14.5 Raumbewegung.- 14.6 Feinbewegung.- 14.7 Greifen und Loslassen.- 14.8 Realisierung.- III Einsatz neuronaler Netze.- 15 Konzepte neuronaler Netze.- 15.1 Funktion des menschlichen Gehirns.- 15.2 Modell eines Neurons.- 15.3 Aufbau eines neuronalen Netzes.- 15.4 Lernphase.- 15.5 Betriebsphase.- 15.6 Netzstrukturen.- 15.7 Repräsentation von Wissen.- 15.8 Einsatzgebiete.- 15.9 Neue Technologien.- 16 Netztypen.- 16.1 Klassifizierung neuronaler Netze.- 16.2 Einschichtnetze.- 16.3 Netze mit topologisch geordneten Vektoren.- 16.4 Zweischichtnetze.- 16.5 Vorwärtsgekoppelte Mehrschichtnetze.- 16.6 Backpropagation-Netz.- 16.7 Kooperative und kompetitive Mehrschichtnetze.- 16.8 Hybride Netze.- 16.9 Fehlermaße.- 16.10 Probleme beim Einlernen.- 17 Modell eines Neurons und Lerngesetze.- 17.1 Modell eines Neurons.- 17.2 Neuronenmodell in NWorksII.- 17.3 Gewichtete Summation.- 17.4 Aktivierungsfunktion.- 17.5 Skalierung und Limitierung.- 17.6 Ausgabefunktion.- 17.7 Fehlerberechnung.- 17.8 Lerngesetze in NWorksII.- 18 Einsatz von Backpropagation-Netzen.- 18.1 Aktivierungsfunktion.- 18.2 Propagierungsfunktion.- 18.3 Netztyp.- 18.4 Netztopologie.- 18.5 Einlerndaten.- 18.6 Lerngesetz.- 19 Neuronale Netze in der Robotertechnik.- 19.1 Kinematik.- 19.2 Dynamik.- 19.3 Sensorik.- 19.4 Regelung.- 20 Inverse Kinematik.- 20.1 Standard Back-Propagation-Netze.- 20.2 Fast Back-Propagation-Netze.- 20.3 Functional-Link Back-Propagation-Netze.- 20.4 Functional-Link Back-Propagation-Netze mit Sinus.- 20.5 Wertung.- IV Ausblick.- 21 Perspektiven.- 21.1 Zukünftige Robotersysteme.- 21.2 Lernende Roboter.- 21.3 Gestaltungsorientierte Animationsverfahren.- 21.4 Mehrdimensionale Interaktionen.- 21.5 Einbeziehung physikalischer Prinzipien.- 21.6 Erweiterte Modellierungsfunktionen.- 21.7 Objektveränderungen.- 21.8 Virtuelle Realität.- Stichwortverzeichnis.