Dipl.-Ing. Martin Knopp

Technische Universität München
Lehrstuhl für Datenverarbeitung
Arcisstraße 21
80333 München

Tel.: +49 (0)89 289 23606
Fax.: +49 (0)89 289 23600
E-Mail:  Martin.Knopp@tum.de
Zimmer: Z neundreiviertel

 

 

Meister der Miniroboter

Mein Forschungsgebiet ist durch Reinforcement Learning (bestärkendes Lernen) unterstütztes Formationsfahren. Im Rahmen dessen kümmere ich mich um die Software/Linux-Seite unserer vier Turtlebots, die auch im „Leistungskurs C++“ verwendet werden. Zusätzlich habe ich auch sechs e-Puck + Gumstix Overo Extension Roboter, die in der Vorlesung „Applied Reinforcement Learning“ zum Einsatz kamen.

Bisher betreute Arbeiten

Sind auf dieser Unterseite zu finden.

Publikationen

2018

Konferenzbeiträge

  • Aykın, Can; Knopp, Martin; Diepold, Klaus: Deep Reinforcement Learning for Formation Control. 27th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN 2018), Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2018Nanjing, China, 1124-1128 mehr… BibTeX Volltext ( DOI ) Volltext (mediaTUM)

2017

Konferenzbeiträge

  • Knopp, Martin; Aykin, Can; Feldmaier, Johannes; Shen, Hao: Formation Control using GQ(λ) Reinforcement Learning. 26th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN 2017), Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2017Lisbon, Portugal, 1043-1048 mehr… BibTeX Volltext ( DOI ) Volltext (mediaTUM)

2015

Technische Berichte

  • Hieber, Phanuel; Feldmaier, Johannes; Knopp, Martin; Meyer, Dominik: Yocto Project on the Gumstix Overo Board. , Hrsg.: Technische Universität München: Technische Universität München, Lehrstuhl für Datenverarbeitung, 2015, mehr… BibTeX Volltext (mediaTUM)

2013

Konferenzbeiträge