Apprentissage par Renforcement et Systèmes Distribués: Application à l'Apprentissage de la Marche d'un Robot Hexapode
5 Angebote vergleichen

Lieferung aus: Deutschland, Versandkosten nach: Deutschland, Versandkostenfrei.
Von Händler/Antiquariat, buecher.de GmbH & Co. KG, [1].
Le but de ce travail est d'étudier et de proposer des techniques d'apprentissage par renforcement pour l'apprentissage de la marche d'un robot marcheur hexapode. L'hypothèse sur laquelle repose ce travail est que des marches peuvent être obtenues lorsque la commande des mouvements est distribuée au niveau de chaque patte plutôt que d'être centralisée. Une approche distribuée de l'apprentissage par renforcement de type Q-learning a été retenue dans laquelle les agents (les contrôleurs de mouvement) contribuant à une même tâche mènent leur propre apprentissage en tenant compte OU non de l'existence des autres agents. Différentes simulations et tests on été menés avec pour objectif la génération de marches périodiques stables. La marche apparaît comme un phénomène émergeant des mouvements individuels des pattes. L'influence des paramètres d'apprentissage sur les marches obtenues est étudiée. Sont aussi traités des problèmes de tolérances aux fautes et de manque d'information sur l'état du robot. Enfin il est vérifié en simulation que, avec les algorithmes développés, le robot apprend à rattraper une trajectoire prédéfinie tout en contrôlant SA posture. 2016. 180 S. 220 mm Versandfertig in 3-5 Tagen, Softcover, Neuware.

Lieferung aus: Deutschland, Versandkostenfrei innerhalb von Deutschland.
Le but de ce travail est d´étudier et de proposer des techniques d´apprentissage par renforcement pour l´apprentissage de la marche d´un robot marcheur hexapode. L´hypothèse sur laquelle repose ce travail est que des marches peuvent être obtenues lorsque la commande des mouvements est distribuée au niveau de chaque patte plutôt que d´être centralisée. Une approche distribuée de l´apprentissage par renforcement de type Q-learning a été retenue dans laquelle les agents (les contrôleurs de Le but de ce travail est d´étudier et de proposer des techniques d´apprentissage par renforcement pour l´apprentissage de la marche d´un robot marcheur hexapode. L´hypothèse sur laquelle repose ce travail est que des marches peuvent être obtenues lorsque la commande des mouvements est distribuée au niveau de chaque patte plutôt que d´être centralisée. Une approche distribuée de l´apprentissage par renforcement de type Q-learning a été retenue dans laquelle les agents (les contrôleurs de mouvement) contribuant à une même tâche mènent leur propre apprentissage en tenant compte OU non de l´existence des autres agents. Différentes simulations et tests on été menés avec pour objectif la génération de marches périodiques stables. La marche apparaît comme un phénomène émergeant des mouvements individuels des pattes. L´influence des paramètres d´apprentissage sur les marches obtenues est étudiée. Sont aussi traités des problèmes de tolérances aux fautes et de manque d´information sur l´état du robot. Enfin il est vérifié en simulation que, avec les algorithmes développés, le robot apprend à rattraper une trajectoire prédéfinie tout en contrôlant sa posture. Lieferzeit 1-2 Werktage.

Lieferung aus: Deutschland, Versandkostenfrei.
Von Händler/Antiquariat, AHA-BUCH GmbH [51283250], Einbeck, Germany.
This item is printed on demand - Print on Demand Neuware - Le but de ce travail est d'étudier et de proposer des techniques d'apprentissage par renforcement pour l'apprentissage de la marche d'un robot marcheur hexapode. L'hypothèse sur laquelle repose ce travail est que des marches peuvent être obtenues lorsque la commande des mouvements est distribuée au niveau de chaque patte plutôt que d'être centralisée. Une approche distribuée de l'apprentissage par renforcement de type Q-learning a été retenue dans laquelle les agents (les contrôleurs de mouvement) contribuant à une même tâche mènent leur propre apprentissage en tenant compte OU non de l'existence des autres agents. Différentes simulations et tests on été menés avec pour objectif la génération de marches périodiques stables. La marche apparaît comme un phénomène émergeant des mouvements individuels des pattes. L'influence des paramètres d'apprentissage sur les marches obtenues est étudiée. Sont aussi traités des problèmes de tolérances aux fautes et de manque d'information sur l'état du robot. Enfin il est vérifié en simulation que, avec les algorithmes développés, le robot apprend à rattraper une trajectoire prédéfinie tout en contrôlant SA posture. 180 pp. Französisch.

Lieferung aus: Deutschland, Versandkosten, 3639522974.
Die Beschreibung dieses Angebotes ist von geringer Qualität oder in einer Fremdsprache. Trotzdem anzeigen

Lieferung aus: Deutschland, Versandkostenfrei.
Von Händler/Antiquariat, English-Book-Service Mannheim [1048135], Mannheim, Germany.
This item is printed on demand for shipment within 3 working days.