Казанский (Приволжский) федеральный университет, КФУ
КАЗАНСКИЙ
ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
 
RSS Ins Вконтакте twitter facebook
TRANSFER OF LEARNED EXPLORATION STRATEGIES OF A MOBILE ROBOT FROM A SIMULATED TO REAL ENVIRONMENTS
Форма представленияСтатьи в зарубежных журналах и сборниках
Год публикации2019
Языканглийский
  • Магид Евгений Аркадьевич, автор
  • Сагитов Артур Газизович, автор
  • Сагитов Артур Газизович, автор
  • Сагитов Артур Газизович, автор
  • Библиографическое описание на языке оригинала Sagitov Artur, Takano Tetsuto, Muto Shohei, Magid Evgeni. Transfer of learned exploration strategies of a mobile robot from a simulated to real environments//ICAROB 2019: PROCEEDINGS OF THE 2019 INTERNATIONAL CONFERENCE ON ARTIFICIAL LIFE AND ROBOTICS. - 2019. - Vol., Is.. - P.120-123.
    Аннотация Reinforcement learning based approaches show promises in various robotic applications, but a significant amount of time and resources are required for a robot to learn optimal behavior. Using virtual environments, we could significantly speed up and improve performance of a target task. We implemented a reinforcement learning based exploration algorithm for a mobile robot, training in Gazebo environment and transferring learned strategy to a real robot. We show that it is convenient and appropriate to use simulation to train strategies for mobile robots.
    Ключевые слова navigation; algorithm; mobile robots; reinforcement learning; exploration
    Название журнала ICAROB 2019: PROCEEDINGS OF THE 2019 INTERNATIONAL CONFERENCE ON ARTIFICIAL LIFE AND ROBOTICS
    Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку https://repository.kpfu.ru/?p_id=196702
    Файлы ресурса 
    Название файла Размер (Мб) Формат  
    F_2019_Transfer_of_learned_exploration_strategies_of_a_mobile_robot_from_a_simulated_to_real_environments..pdf 0,33 pdf посмотреть / скачать

    Полная запись метаданных