Wir freuen uns über unseren Beitrag im Journal Robotics & Automation Letters (RA-L). Herzlichen Glückwunsch an die Autoren!
Learning-based Nonlinear Model Predictive Control of Articulated Soft Robots using Recurrent Neural Networks. Hendrik Schäfke, Tim-Lukas Habich, Christian Muhmann, Simon F. G. Ehlers, Thomas Seel, Moritz Schappler
In diesem Paper stellen wir eine datenbasierte nichtlineare modellprädiktive Regelung (NMPC) vor, die rekurrente neuronale Netze als Modell nutzt. Dadurch werden komplexe, nichtlineare Effekte wie Hysterese erfasst und eine präzise Regelung von Softrobotern ermöglicht.
Wir danken dem gesamten Team, insbesondere Hendrik Schäfke und Tim-Lukas Habich, für die engagierte Arbeit an diesem Projekt. Eure Zusammenarbeit und harte Arbeit hat eine entscheidende Rolle für diesen Erfolg gespielt.
Weitere Infos findet ihr hier: https://doi.org/10.48550/arXiv.2411.05616