Second-order dynamical systems


[1] Es handelt sich um einen Begriff aus der Chaosforschung bei dem komplexe chaotische Systeme wie Mandelbrotmengen untersucht werden. Stefan Schaal (er wird in dem Paper an zwei Stellen in den Literaturangaben zitiert) hat aufbauend auf der Chaostheorie in den 1990’er Jahren die “Dynamic Motion Primitive” entwickelt, eine weiterentwickelte Form eines PID Controllers, der bei einem Roboter die Arme steuern soll. Dynamic Motion Primitive werden als Pattern Generatoren eingesetzt um die Trajektorie zu erzeugen. Ungefähr in diese Richtung geht auch das verlinkte Arxiv-Paper. Reinforcement Learning wird verwendet um für den Autoencoder die Parameter zu ermitteln. Um das Konzept einzuordnen sollte man wissen, dass der von Schaal vorgeschlagene Ansatz nicht turing-mächtig ist. Es ist ein Oszillator nichts weiter. Das heißt, es ist gegenüber Scripting AI unterlegen und kann nur für sehr simple Probleme verwendet werden. Wenn man richtige Roboter-Control-Systeme bauen will, sollte man lieber das SIMBICON Modell nutzen und das versuchen zu optimieren. Das wird in dem Arxiv-Paper jedoch nicht verlinkt, weil Simbicon ursprünglich im Bereich der Computeranimation und nicht in der Robotik entwickelt wurde.

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