- Enthused for Engineering – A Robot Competition to Promote STEM Interests in High School Students. 11th International Conference on Education and New Learning Technologies (EDULEARN19), IATED, 2019, 6634-6642 mehr… BibTeX Volltext ( DOI )
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(at)tum.de
Zimmer: Z neundreiviertel
Betreute Vorlesungen
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.
Publikationen
2019
Konferenzbeiträge
2018
Konferenzbeiträge
- 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
- 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
- Yocto Project on the Gumstix Overo Board. , Hrsg.: Technische Universität München, Lehrstuhl für Datenverarbeitung, 2015, mehr… BibTeX Volltext (mediaTUM)
2013
Konferenzbeiträge
- Bootstrapped Gradient Temporal-Difference Learning. DGRTage 2013, 2013 mehr… BibTeX Volltext (mediaTUM)