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Incremental Evolution with Learning to Develop the Control System of Autonomous Robots for Complex Task 복잡한 작업을 위한 자율 로봇의 제어 시스템을 개발하는 학습을 통한 점진적인 진화

Md. Monirul ISLAM, Kazuyuki MURASE

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요약 :

자율 로봇 개발을 위해 IEWL(Incremental Evolution with Learning)이 제안되었으며, 복잡한 작업을 수행하기 위해 실제 이동 로봇을 사용하여 방법의 타당성을 평가합니다. 환경의 장애물을 피하여 목표물에 접근하는 복잡한 작업을 위한 제어 시스템의 개발은 점진적으로 2단계로 진행됩니다. 첫 번째 단계에서는 환경의 장애물을 피하기 위해 컨트롤러가 개발됩니다. 1단계에서 습득한 지식을 활용하여 2단계에서는 환경의 장애물을 피하여 목표물체에 접근하는 컨트롤러를 개발한다. 점진적인 진화와 함께 학습을 사용하는 것은 진화하는 인구의 다양성을 유지하는 데 유익한 것으로 밝혀졌습니다. 주어진 작업에 대해 IEWL에서 개발한 컨트롤러와 IENL(Incremental Evolution Without Learning)로 개발한 두 컨트롤러의 성능을 비교합니다. 실험 결과는 IEWL이 컨트롤러를 개발할 때 강력한 성능이 달성된다는 것을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E85-D No.7 pp.1118-1129
발행일
2002/07/01
공개일
온라인 ISSN
DOI
원고의 종류
PAPER
범주
인공지능, 인지과학

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