Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Сидоренко, А.В. - Огибание препятствий при перемещении мобильного робота
Сидоренко, А.В. - Огибание препятствий при перемещении мобильного робота
Статья
Автор: Сидоренко, А.В.
Системный анализ и прикладная информатика: Огибание препятствий при перемещении мобильного робота
Bending obstacles when moving a mobile robot
б.г.
ISBN отсутствует
Автор: Сидоренко, А.В.
Системный анализ и прикладная информатика: Огибание препятствий при перемещении мобильного робота
Bending obstacles when moving a mobile robot
б.г.
ISBN отсутствует
На полку
Статья
Сидоренко, А.В.
Огибание препятствий при перемещении мобильного робота = Bending obstacles when moving a mobile robot / А. В. Сидоренко, Н. А. Солодухо. – DOI 10.21122/2309-4923-2023-1-4-9 // Системный анализ и прикладная информатика. – 2023. – № 1. – С. 4-9. – Режим доступа : https://rep.bntu.by/handle/data/131720. – На рус. яз.
Рассмотрены вопросы моделирования при навигации с огибанием препятствий мобильного робота с использованием методов машинного обучения: Q-обучения, алгоритма SARSA, глубокого Q-обучения и двойного глубокого Q-обучения. Разработанное программное обеспечение включает средства Mobile Robotics Simulation Toolbox, Reinforcement Learning Toolbox и пакет визуализации Gazebo для моделирования среды. Результаты вычислительного эксперимента показывают, что для моделируемой среды размером 17 на 17 клеток и препятствия длиной в 12 клеток обучение при использовании алгоритма SARSA происходит с лучшей производительностью, чем для остальных. Предложен алгоритм огибания препятствий с исключением методов машинного обучения, и показано, что скорость огибания препятствий роботом с использования данного алгоритма выше, чем скорость обучения при применении глубокого Q-обучения и двойного глубокого Q-обучения, но ниже, чем с использованием алгоритмов SARSA и Q-обучения. Для предложенного алгоритма проведен вычислительный эксперимент с использованием среды моделирования движения робота. В пакете визуализации Gazebo 11 показано, что препятствия кубической формы огибаются быстрее, чем цилиндрической.
The issues of modeling when navigating around obstacles of a mobile robot using machine learning methods are considered: Q-learning, SARSA algorithm, deep Q-learning and double deep Q-learning. The developed software includes the Mobile Robotics Simulation Toolbox, Reinforcement Learning Toolbox, and the Gazebo visualization package for environment simulation. The results of the computational experiment show that for a simulated environment with a size of 17 by 17 cells and an obstacle 12 cells long, training using the SARSA algorithm occurs with better performance than for the others. An algorithm for avoiding obstacles without the use of machine learning is proposed, and it was shown that the speed of avoiding obstacles using this algorithm is higher than the learning speed using deep Q-learning and double deep Q-learning, but lower than using the SARSA and Q-learning algorithms. For the proposed algorithm, a numerical experiment was carried out using the robot movement simulation environment in Gazebo 11 and it was shown that cubic obstacles are being avoided faster than cylindrical ones.
62-503.55
общий = БД Техника
общий = МОБИЛЬНЫЕ РОБОТЫ
общий = ПЕРЕМЕЩЕНИЯ (механика)
общий = МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Сидоренко, А.В.
Огибание препятствий при перемещении мобильного робота = Bending obstacles when moving a mobile robot / А. В. Сидоренко, Н. А. Солодухо. – DOI 10.21122/2309-4923-2023-1-4-9 // Системный анализ и прикладная информатика. – 2023. – № 1. – С. 4-9. – Режим доступа : https://rep.bntu.by/handle/data/131720. – На рус. яз.
Рассмотрены вопросы моделирования при навигации с огибанием препятствий мобильного робота с использованием методов машинного обучения: Q-обучения, алгоритма SARSA, глубокого Q-обучения и двойного глубокого Q-обучения. Разработанное программное обеспечение включает средства Mobile Robotics Simulation Toolbox, Reinforcement Learning Toolbox и пакет визуализации Gazebo для моделирования среды. Результаты вычислительного эксперимента показывают, что для моделируемой среды размером 17 на 17 клеток и препятствия длиной в 12 клеток обучение при использовании алгоритма SARSA происходит с лучшей производительностью, чем для остальных. Предложен алгоритм огибания препятствий с исключением методов машинного обучения, и показано, что скорость огибания препятствий роботом с использования данного алгоритма выше, чем скорость обучения при применении глубокого Q-обучения и двойного глубокого Q-обучения, но ниже, чем с использованием алгоритмов SARSA и Q-обучения. Для предложенного алгоритма проведен вычислительный эксперимент с использованием среды моделирования движения робота. В пакете визуализации Gazebo 11 показано, что препятствия кубической формы огибаются быстрее, чем цилиндрической.
The issues of modeling when navigating around obstacles of a mobile robot using machine learning methods are considered: Q-learning, SARSA algorithm, deep Q-learning and double deep Q-learning. The developed software includes the Mobile Robotics Simulation Toolbox, Reinforcement Learning Toolbox, and the Gazebo visualization package for environment simulation. The results of the computational experiment show that for a simulated environment with a size of 17 by 17 cells and an obstacle 12 cells long, training using the SARSA algorithm occurs with better performance than for the others. An algorithm for avoiding obstacles without the use of machine learning is proposed, and it was shown that the speed of avoiding obstacles using this algorithm is higher than the learning speed using deep Q-learning and double deep Q-learning, but lower than using the SARSA and Q-learning algorithms. For the proposed algorithm, a numerical experiment was carried out using the robot movement simulation environment in Gazebo 11 and it was shown that cubic obstacles are being avoided faster than cylindrical ones.
62-503.55
общий = БД Техника
общий = МОБИЛЬНЫЕ РОБОТЫ
общий = ПЕРЕМЕЩЕНИЯ (механика)
общий = МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
