Zusammenfassung und Ausblick

In dieser Arbeit wurde die Kombination eines modellbasierten Regelungskonzeptes und eines lernenden, künstlichen neuronalen Netzwerkes zur Querführung eines autonomen Versuchsträgers untersucht. Dabei wird das Netzwerk nicht wie üblich mit großen Datenmengen vortrainiert, sondern ausschließlich im geschlossenen Regelkreis optimiert. Die primäre Intention liegt dabei insbesondere in der effizienten Nutzung vorhandener Ressourcen sowie der Symbiose einer modellfreien und einer modellbasierten Systemkomponente. Im zehnten und letzten Abschnitt werden die gewonnenen Ergebnisse der Arbeit zusammengefasst und final diskutiert. Zum Abschluss erfolgt ein Ausblick auf mögliche Anknüpfungspunkte für folgende Arbeiten.