Fuzzy situation based navigation of autonomous mobile robot using reinforcement learning
Notice bibliographique
Résumé
Design of high-level control systems for autonomous agents, such as mobile robots, is a challenging task. The complexity of robotic tasks, the number of inputs and outputs of such systems and their inherent ambiguity preclude the designer from finding an analytical description of the problem. Using the technology of fuzzy sets, it is possible to use general knowledge and intuition to design a fuzzy control system that encodes the relationships in the control domain into the form of fuzzy rules. However, control systems designed in this way are severely limited in size and are usually far from being optimal. In this paper, several techniques are combined to overcome such limitations. The control system is selected in the form of a general fuzzy rule based system. Antecedents of this system correspond to various situations encountered by the robot and are partitioned using a fuzzy clustering approach. The consequents of the rules describe fuzzy sets for change of heading necessary to avoid collisions. While the parameters of input and output fuzzy sets are designed prior to robot engagement in real world, the rules to govern its behaviour are acquired autonomously endowing the robot with the ability to continuously improve its performance and to adapt to changing environment. This process is based on reinforcement learning that is well suited for on-line and real-time learning tasks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».