KFU. Card publication. Перенос подхода машинного обучения с подкреплением с симуляционной модели на мобильного робота

KAZAN
FEDERAL UNIVERSITY

- RUS
- 中文
- ES

ПЕРЕНОС ПОДХОДА МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ПОДКРЕПЛЕНИЕМ С СИМУЛЯЦИОННОЙ МОДЕЛИ НА МОБИЛЬНОГО РОБОТА

Form of presentation

Conference proceedings in Russian journals and collections

Year of publication

2019

Язык

русский

Authors, employees of KFU

Lavrenov Roman Olegovich, author

Sagitov Artur Gazizovich, author

Other authors

Muto Shohei , author

Takano Tetsuto , author

Bibliographic description in the original language

Sagitov A.G. Perenos podkhoda mashinnogo obucheniya s podkrepleniem s simulyacionnoy modeli na mobilnogo robota / A.G. Sagitov, Tetsuto Takano, Shohei Muto, R.O. Lavrenov // Pyatyy Vserossiyskiy nauchno-prakticheskiy seminar «Bespilotnye transportnye sredstva s elementami iskusstvennogo intellekta» (BTS-II-2019): Trudy seminara. – Pereslavl-Zalesskiy: Rossiyskaya associaciya iskusstvennogo intellekta, 2019. - S. 201-210

Annotation

Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара.

Keywords

Алгоритм, мобильный робот, машинное обучение, моделирование, Gazebo

The name of the journal

On-line resource for training course

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

Please use this ID to quote from or refer to the card

https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=202471&p_lang=2

Resource files

File name	Size (MB)	Format
Paper_SAR_BTS_II_2019.pdf	0,43	pdf	show / download

Full metadata record

Field DC	Value	Language
dc.contributor.author	Lavrenov Roman Olegovich	ru_RU
dc.contributor.author	Sagitov Artur Gazizovich	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/eng/?p_id=202471&p_lang=2	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	Conference proceedings in Russian journals and collections	ru_RU