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Incremental Evolution with Learning to Develop the Control System of Autonomous Robots for Complex Task Evolução Incremental com Aprendizagem para Desenvolver o Sistema de Controle de Robôs Autônomos para Tarefas Complexas

Md. Monirul ISLAM, Kazuyuki MURASE

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Resumo:

A evolução incremental com aprendizagem (IEWL) é proposta para o desenvolvimento de robôs autônomos, e a validade do método é avaliada com um robô móvel real para adquirir uma tarefa complexa. O desenvolvimento do sistema de controle para uma tarefa complexa, ou seja, aproximar-se de um objeto alvo evitando obstáculos em um ambiente, é realizado de forma incremental em dois estágios. Na primeira etapa, são desenvolvidos controladores para evitar obstáculos no ambiente. Utilizando o conhecimento adquirido no primeiro estágio, os controladores são desenvolvidos no segundo estágio para se aproximar do objeto alvo, evitando obstáculos no ambiente. Verifica-se que o uso da aprendizagem em conjunto com a evolução incremental é benéfico para manter a diversidade na população em evolução. Os desempenhos de dois controladores, um desenvolvido por IEWL e outro desenvolvido por evolução incremental sem aprendizagem (IENL), são comparados na tarefa dada. Os resultados experimentais mostram que o desempenho robusto é alcançado quando os controladores são desenvolvidos pela IEWL.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E85-D No.7 pp.1118-1129
Data de publicação
2002/07/01
Publicitada
ISSN online
DOI
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Inteligência Artificial, Ciência Cognitiva

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Palavra-chave