Juan Cristobal Zagal's Publications

Classified by Publication TypeClassified by Research Category

Evolutionary Design of Robotic Behaviors

Juan Cristobal Zagal. Evolutionary Design of Robotic Behaviors. Master's Thesis, Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden,2002. TRITA-NA-E02063

Download

(unavailable)

Abstract

I denna avhandling beskrivs en direktkopplad metod för utveckling av elementära reaktiva beteenden vid följandet av en vägg i realtid. Robotar uppfattar sin miljö genom taktilska och fotonär-känsliga sensorer och förutsätts kunna färdas genom en slingrande labyrint utan större problem. En genetisk algoritm, som exekveras på en värd dator, lär sig kartläggningen av labyrinten utifrån sensorisk information till motorisk handling. Sannolika beteenden transmitteras till roboten och avståndet som avverkas under varje prövning används som anpassande mätningar för den genetiska algoritmen. Efter omkring 20 genereringar, har dom bäst evaluerade beteendena åstadkommit motsvarande förarrangerade beteenden, och uppnått över 80% av den teoretiska maximala anpassningen. Resulterande beteende överensstämmer med dom exempel som kan härledas utifrån träningsmiljön. Keywords: Evolutionär robotik, genetiska algoritmer, beteende baserad robotik, lokalt viktad regression.

BibTeX
@MastersThesis{zagal2002,
  author = 	 {Juan Cristobal Zagal},
  title = 	 {Evolutionary Design of Robotic Behaviors},
  school = 	 {Royal Institute of Technology},
  year = 	 {2002},
  OPTkey = 	 {TRITA-NA-E02063},
  OPTtype = 	 {},
  address = 	 {Stockholm, Sweden},
  OPTmonth = 	 {May},
  note = 	 {TRITA-NA-E02063},
  OPTannote = 	 {},
  abstract = {    I denna avhandling beskrivs en
                  direktkopplad metod för utveckling av elementära
                  reaktiva beteenden vid följandet av en vägg i
                  realtid. Robotar uppfattar sin miljö genom taktilska
                  och fotonär-känsliga sensorer och förutsätts kunna
                  färdas genom en slingrande labyrint utan större
                  problem.  En genetisk algoritm, som exekveras på en
                  värd dator, lär sig kartläggningen av labyrinten
                  utifrån sensorisk information till motorisk
                  handling. Sannolika beteenden transmitteras till
                  roboten och avståndet som avverkas under varje
                  prövning används som anpassande mätningar för den
                  genetiska algoritmen.  Efter omkring 20
                  genereringar, har dom bäst evaluerade beteendena
                  åstadkommit motsvarande förarrangerade beteenden,
                  och uppnått över 80\% av den teoretiska maximala
                  anpassningen. Resulterande beteende överensstämmer
                  med dom exempel som kan härledas utifrån
                  träningsmiljön.  Keywords: Evolutionär robotik,
                  genetiska algoritmer, beteende baserad robotik,
                  lokalt viktad regression.},
}

Generated by bib2html.pl (written by Patrick Riley ) on Wed Sep 09, 2009 19:24:22