In der heutigen Welt finden Roboter in Industrie und privaten Haushalten zunehmende Verbreitung. Gerade bei kommerziellen Ger ten f r den Hausgebrauch, wie bspw. autonomen Staubsaugern, ist die Navigation und die Ber cksichtigung von umherlaufenden Menschen jedoch oft noch unzureichend. Um die n tige Sicherheit zu gew hrleisten, m ssen Modelle gefunden werden, die menschliche Bewegungen ber cksichtigen und dadurch Kollisionen verhindern k nnen. In dieser Arbeit wird mithilfe von Reinforcement Learning, einem Verfahren zur Entwicklung von Probleml sungsstrategien in unbekannten Dom nen, ein Ansatz entwickelt, der durch Extrapolation auf Basis der gegebenen Situation zuk nftige Zust nde vorausahnt und daraus ein Zustandssignal kodiert, das effiziente Navigation in Heimumgebungen erm glicht und dabei die Bewohner ber cksichtigt und sch tzt. Die entworfene L sung funktioniert selbst in unbekannten Wohnr umen sehr gut und ist in ihrer Komplexit t unabh ngig von der Anzahl der zu ber cksichtigenden Bewohner.
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