Lehrinhalte
Robot Learning bezeichnet im Allgemeinen die Anwendung von Lernmethoden im Kontext der Robotik, wie sie in der modernen Robotikforschung allgegenwärtig ist. Dieser Kurs bietet eine systematische Einführung in das Gebiet, insbesondere in die verschiedenen Szenarien und Problemstellungen, in denen maschinelles Lernen angewendet werden kann, sowie in die spezifischen Lernmethoden selbst. Themengebiete sind:
• Systemidentifikation, Modell-Lernen, Restmodell-Lernen
• Imitations-Lernen, Behavior Cloning, Lernen von Demonstration
• Reinforcement-Learning (RL), Skill-Lernen, Offline-RL
• Constraint-Lernen, Greifen lernen, Iterative-Learning-Control
• Lernen zur Plan-Prädiktion, Lernen zum Warmstart von MPC oder Optimierung
• Inverses RL
• Lernen als Optimierung, In-situ-Lernen/Trial-and-Error vs. Offline-Optimierung
• Evolutionäres Lernen
• Online und lebenslanges Lernen
• Sicheres Lernen
• Multiroboter Lernen
