[{"author":[{"first_name":"Tobias","last_name":"Stuke","id":"79141","full_name":"Stuke, Tobias"},{"first_name":"Thomas","full_name":"Bartsch, Thomas","last_name":"Bartsch","id":"43513"},{"full_name":"Rauschenbach, Thomas","last_name":"Rauschenbach","first_name":"Thomas"}],"publication_identifier":{"eisbn":["978-3-18-102419-5"],"isbn":["978-3-18-092419-9 "]},"citation":{"chicago":"Stuke, Tobias, Thomas Bartsch, and Thomas Rauschenbach. <i>Reinforcement Learning in der Simulation als Lösungsansatz für den industriellen Griff-in-die-Kiste im Zeitalter von wandlungsfähigen Produktionssystemen</i>. <i>AUTOMATION 2023 – 24. Leitkongress der Mess- und Automatisierungstechnik</i>. 1st ed. Vol. Nr. 2419. VDI-Berichte . 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VDI Verlag GmbH. <a href=\"https://doi.org/10.51202/9783181024195-655 \">https://doi.org/10.51202/9783181024195-655 </a>","havard":"T. Stuke, T. Bartsch, T. Rauschenbach, Reinforcement Learning in der Simulation als Lösungsansatz für den industriellen Griff-in-die-Kiste im Zeitalter von wandlungsfähigen Produktionssystemen, 1st ed., VDI Verlag GmbH, Düsseldorf, 2023."},"place":"Düsseldorf","publication_status":"published","volume":"Nr. 2419","language":[{"iso":"ger"}],"date_created":"2024-04-12T12:08:47Z","title":"Reinforcement Learning in der Simulation als Lösungsansatz für den industriellen Griff-in-die-Kiste im Zeitalter von wandlungsfähigen Produktionssystemen","edition":"1","series_title":"VDI-Berichte ","publication":"AUTOMATION 2023 – 24. 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Anschließend wird das Bestärkungslernen als Lösungsansatz identifiziert und die Simulationssoftware „Isaac Sim“ als Trainingsumgebung ausgewählt, in der das Robotersystem modelliert wird. Ziel dieser Arbeit ist es, ein universelles und robustes Verhalten des Robotersystems durch die zielgerichtete Variation der Trainingszustände zu generieren. Zusätzlich findet die Integration von Kontextwissen statt, um die Trainingsdauer des neuronalen Netzes zu minimieren.","lang":"ger"}],"conference":{"end_date":"2023-06-28","start_date":"2023-06-27","name":"AUTOMATION 2023 – 24. 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Edited by Oliver Niggemann,  Jürgen  Beyerer ,  Maria Krantz, and Christian  Kühnert. <i>Machine Learning for Cyber-Physical Systems: Selected Papers from the International Conference ML4CPS 2023 </i>. 1st ed. Vol. 18. Technologien Für Die Intelligente Automation. Heidelberg: Springer Verlag, 2023. <a href=\"https://doi.org/10.1007/978-3-031-47062-2_5\">https://doi.org/10.1007/978-3-031-47062-2_5</a>.","bjps":"<b>Stuke T, Rauschenbach T and Bartsch T</b> (2023) <i>Development of a Reinforcement Learning Approach for Industrial Bin Picking</i>, 1st ed., Niggemann O et al. (eds). 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