Echtzeitsteuerung und Optimierung in der Robotik

Motivation

Effiziente Robotersteuerung erfordert eine schnelle Reaktion auf sensorische Eingaben, was durch begrenzte Rechenkapazitäten in Edge-Geräten erschwert wird. Inkonsistenzen oder Verzögerungen bei Roboterbefehlen können Echtzeitaufgaben erheblich beeinträchtigen. Die Bewältigung dieser Herausforderungen durch innovative Trainings- und Optimierungsmethoden ist entscheidend für die Bereitstellung reaktionsschneller und hochfrequenter robotischer Systeme.

Forschungsrichtung

Wir erforschen Trainingsmethoden, die gewährleisten, dass Robotersysteme auch unter Hardwarebeschränkungen konsistente und hochfrequente Motorbefehle liefern. Durch die Simulation von Verzögerungen während des Trainings konditionieren wir robotische Modelle darauf, Rechenlatenzen zu antizipieren und zu kompensieren. Unser Ziel ist eine präzise und flüssige Robotersteuerung, geeignet für den Echtzeitbetrieb auf Edge-Geräten.