Masterarbeit - Reinforcement Learning für zweibeinigen Outdoor-Roboter auf Rädern mit Isaac Lab
Ausschreibung für die Fachrichtung wie z. B.: Elektrotechnik, Informatik, Kybernetik, Mechatronik, technische Informatik oder vergleichbare. Radbasierte, zweibeinige Roboter (wheeled bipedal robots) verbinden die Vorteile beinbasierter Systeme mit der Effizienz radgetriebener Fortbewegung. Ihre Regelung in realen Umgebungen ist anspruchsvoll: hochdimensionale Dynamik, nichtlineare Kontaktvorgänge und stark wechselnde Untergründe. Reinforcement Learning (RL) ist ein vielversprechender Weg zu adaptiven und robusten Regelstrategien. Ein Training auf der realen Hardware ist jedoch meist…
