| Форма представления | Тезисы и материалы конференций в российских журналах и сборниках |
| Год публикации | 2019 |
| Язык | русский |
|
Лавренов Роман Олегович, автор
Сагитов Артур Газизович, автор
|
|
Muto Shohei , автор
Takano Tetsuto , автор
|
| Библиографическое описание на языке оригинала |
Сагитов А.Г. Перенос подхода машинного обучения с подкреплением с симуляционной модели на мобильного робота / А.Г. Сагитов, Tetsuto Takano, Shohei Muto, Р.О. Лавренов // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. - С. 201-210 |
| Аннотация |
Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. |
| Ключевые слова |
Алгоритм, мобильный робот, машинное обучение, моделирование, Gazebo |
| Название журнала |
Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара.
|
| Ссылка для РПД |
http://dspace.kpfu.ru/xmlui/bitstream/handle/net/150865/Paper_SAR_BTS_II_2019.pdf?sequence=1&isAllowed=y
|
| URL |
http://2019.ai-uv.ru/images/news/ai-uv-2019-book.pdf |
| Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку |
https://repository.kpfu.ru/?p_id=202471 |
| Файлы ресурса | |
|
|
Полная запись метаданных  |
| Поле DC |
Значение |
Язык |
| dc.contributor.author |
Лавренов Роман Олегович |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Сагитов Артур Газизович |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Muto Shohei |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Takano Tetsuto |
ru_RU |
| dc.date.accessioned |
2019-01-01T00:00:00Z |
ru_RU |
| dc.date.available |
2019-01-01T00:00:00Z |
ru_RU |
| dc.date.issued |
2019 |
ru_RU |
| dc.identifier.citation |
Сагитов А.Г. Перенос подхода машинного обучения с подкреплением с симуляционной модели на мобильного робота / А.Г. Сагитов, Tetsuto Takano, Shohei Muto, Р.О. Лавренов // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. - С. 201-210 |
ru_RU |
| dc.identifier.uri |
https://repository.kpfu.ru/?p_id=202471 |
ru_RU |
| dc.description.abstract |
Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. |
ru_RU |
| dc.description.abstract |
Обучение с подкреплением, как один из способов машинного обучения, показывает многообещающие результаты при его интеграции в различные робототехнические алгоритмы. Но для того, чтобы добиться оптимального поведения робота, требуется значительное количество времени и ресурсов. Используя виртуальные эксперименты, возможно значительно ускорить и улучшить производительность алгоритмов. Мы внедрили подход обучения с подкреплением для алгоритма локализации и картографирования, применяемого на мобильном роботе. Алгоритм был обучен в симуляционной среде Gazebo и перенесен на реального робота. В публикации показана целесообразность использования симуляции для обучения алгоритмов, применяемых мобильными роботами |
ru_RU |
| dc.language.iso |
ru |
ru_RU |
| dc.subject |
Алгоритм |
ru_RU |
| dc.subject |
мобильный робот |
ru_RU |
| dc.subject |
машинное обучение |
ru_RU |
| dc.subject |
моделирование |
ru_RU |
| dc.subject |
Gazebo |
ru_RU |
| dc.title |
Перенос подхода машинного обучения с подкреплением с симуляционной модели на мобильного робота |
ru_RU |
| dc.type |
Тезисы и материалы конференций в российских журналах и сборниках |
ru_RU |
|
EN 
中文 
ES 
Карта сайта
