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Forschungskooperation

3 Zielgrößen statt 5 abstrakter Regler­parameter

Wie aiXopt eine Bahnregelung über verständliche Ziele einstellbar macht, statt über Reglerparameter, die nur Experten verstehen.

Kategorie
Forschungskooperation
Übertragbarkeit
Ansatz übertragbar auf Roboter, Handhabungssysteme und Maschinenachsen, inklusive situationsabhängigem Umschalten zwischen den Einstellungen.

Herausforderung

Die Bahnregelung eines automatisierten Systems hat 5 Gewichtungsparameter, deren Wirkung auf das Verhalten selbst für Experten schwer vorherzusagen ist. Gefordert sind aber 3 anschauliche Dinge: Bahngenauigkeit, Tempo und Laufruhe. Sie stehen in Konflikt, und je nach Situation ist ein anderer Kompromiss richtig. Zudem führen manche Einstellungen dazu, dass das System die Bahn verlässt und der Versuch abgebrochen werden muss.

Lösung

aiXopts Small-Data KI sucht nicht eine einzelne Einstellung, sondern die Menge aller optimalen Kompromisse zwischen den 3 Zielen. Abgebrochene Versuche nutzt sie dabei als Information. Das Ergebnis ist ein Satz geprüfter Einstellungen, in dem sich ein Anwender anhand der Ziele bewegt, etwa mehr Laufruhe statt Tempo, ohne die Reglerparameter selbst verstehen zu müssen. Bei kleinem Versuchsbudget war der Ansatz allen verglichenen Verfahren deutlich überlegen.

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