Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "learning robot" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Some improvements in the reinforcement learning of a mobile robot
Uczenie ze wzmocnieniem robotów mobilnych - propozycje usprawnień
Autorzy:
Pluciński, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/153411.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
uczenie ze wzmocnieniem
sieci neuronowe RBF
roboty mobilne
reinforcement learning
probabilistic RBF neural network
mobile robot
Opis:
The paper presents application of the reinforcement learning to autonomous mobile robot moving learning in an unknown, stationary environment. The robot movement policy was represented by a probabilistic RBF neural network. As the learning process was very slow or even impossible for complicated environments, there are presented some improvements, which were found out to be very effective in most cases.
W artykule zaprezentowane jest zastosowanie uczenia ze wzmocnieniem w poszukiwaniu strategii ruchu autonomicznego robota mobilnego w nieznanym, stacjonarnym środowisku. Zadaniem robota jest dotarcie do zadanego i znanego mu punktu docelowego jak najkrótszą drogą i bez kolizji z przeszkodami. Stan robota określa jego położenie w stałym (związanym ze środowiskiem) układzie współrzędnych, natomiast akcja wyznaczana jest jako zadany kierunek ruchu. Strategia robota zdefiniowana jest pośrednio za pomocą funkcji wartości, którą reprezentuje sztuczna sieć neuronowa typu RBF. Sieci tego typu są łatwe w uczeniu, a dodatkowo ich parametry umożliwiają wygodną interpretację realizowanego odwzorowania. Ponieważ w ogólnym przypadku uczenie robota jest bardzo trudne, a w skomplikowanych środowiskach praktycznie niemożliwe, stąd w artykule zaprezentowanych jest kilka propozycji jego usprawnienia. Opisane są eksperymenty: z wykorzystaniem ujemnych wzmocnień generowanych przez przeszkody, z zastosowaniem heurystycznych sposobów podpowiadania robotowi właściwych zachowań w "trudnych" sytuacjach oraz z wykorzystaniem uczenia stopniowego. Badania wykazały, że najlepsze efekty uczenia dało połączenie dwóch ostatnich technik.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 12, 12; 1470-1473
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Design of iterative learning control for simple robot based on neural network robot model
Synteza iteracyjnie uczqcego siq sterowania prostego robota na podstawie neuronowego modelu robota
Autorzy:
Lesewed, A. A.
Kurek, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/154502.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
model neuronowy robota przemyslowego
iteracyjnie uczące się sterowanie
neural model of industrial robot
iterative learning control
Opis:
Design of the iterative learning control (TLC) for robot manipulator with 2 degree of freedom based on model of the robot approximated by neural network is presented. The robot model has form of the Lagrange-Euler equation and neural network was trained to estimate the model parameters. Then, the estimated model was used for synthesis of ILC.
W pracy przedstawiono syntezy iteracyjnie uczącego się sterowania dla robota o 2 stopniach swobody na podstawie modelu aproksymowanego przy pomocy sieci neuronowych. Model robota ma formę równań Lagrange'a-Eulera, którego nieliniowe funkcje zostały wyznaczone przez odpowiednio wytrenowaną sieć neuronową. Aproksymowany model został następnie wykorzystany do syntezy regulatora.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 3, 3; 205-208
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies