Inhaltlich unver nderte Neuauflage. Neuronale Netze und Fuzzy Logik sind zwei Methoden aus dem Bereich der k nstlichen Intelligenz. Beide Methoden orientieren sich stark an biologischen Vorbildern. W hrend Neuronale Netze die Lernvorg nge im menschlichen Gehirn imitieren, ver-sucht man mithilfe der Fuzzy-Logik, die menschliche, "unscharfe" Entschei-dungsfindung nachzubilden. Neuro-Fuzzy-Systeme kombinieren die Methoden der Neuronalen Netze und der Fuzzy-Logik, und bilden daraus lernf hige Netze die in der Lage sind, unscharfe und unpr zise Daten zu verarbeiten, und deren Wissen in Form von (linguistischen) Regeln dargestellt wird. Dieses Buch befasst sich mit der Anwendung der Software NFident zur Steuerung eines Roboters mithilfe von Neuro-Fuzzy-Systemen. Es werden vor allem die in der Software NFident implementierten Modelle des Sugeno- und Mamdani-Reglers genauer betrachtet. Au erdem werden die verwendeten Neuro-Fuzzy Modelle vorgestellt. Hierbei handelt es sich um das an der Otto-von-Guericke-Universit t in Magdeburg entwickelte NEFPROX-Modell sowie um das ANFIS-Modell von J.-S.R. Jang. Es wird gezeigt, in wie weit sich die Neuro-Fuzzy-Systeme grunds tzlich zu Steuerung eines Roboter eignen und wie Neuro-Fuzzy-Systeme zur Robo-ter-steuerung eingesetzt werden k nnen.