Обучение нейронной сети с подкреплением в задаче объезда препятствий автономным мобильным роботом
- 1 д.т.н., профессор, кафедра «Техническая кибернетика», Уфимский государственный авиационный технический университет
- 2 к.т.н., доцент, кафедра «Техническая кибернетика», Уфимский государственный авиационный технический университет
- 3,4 мл. науч. сотрудник, кафедра «Техническая кибернетика», Уфимский государственный авиационный технический университет
Аннотация
Показан подход к проблеме движения автономных мобильных роботов в незнакомой среде с препятствиями с использованием нейронной сети на основе метода обучения с подкреплением.
Для цитирования
Мунасыпов Р.А., Саитова Г.А., Москвичев С.С., Шахмаметьев Т.Р. Обучение нейронной сети с подкреплением в задаче объезда препятствий автономным мобильным роботом // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2013. № 5. С. 14–18.
Список источников
- Borenstein J., Koren Y. Real-time Obstacle Avoidance for Fast Mobile Robots // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 1989. V. 19. № 5. P. 1179-1187.
- Станкевич Л.А. Интеллектуальные роботы и системы управления // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2005. № 8-9. С. 54-66.
- Sutton R., Barto A. Reinforcement learning: An introduction. Adaptive Computation and Machine Learning series. Cambridge: MIT Press (Bradford Book). 1998. V. 18. 322 p.
- Watkins J., Dayan P. Q-learning // Machine Learning. 1992. V. 8. P. 279-292.
- Onat A. Q-learning with recurrent neural networks as a controller for the inverted pendulum problem // The Fifth International Conference on Neural Information Processing. October 21-23. 1998. P. 837-840.
- Cervera E., del Pobil A.P. Sensor-based learning for practical planning of fine motions in robotics // Information Sciences. 2002. V. 145. Iss. 1-2. P. 147-168.