Learning and adaptation of an intelligent mobile robot navigator operating in unstructured environment based on a novel online Fuzzy-Genetic system

Hani Hagras; Victor Callaghan; Martin Colley

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Learning and adaptation of an intelligent mobile robot navigator operating in unstructured environment based on a novel online Fuzzy-Genetic system

机译：基于新型在线模糊遗传系统的非结构化智能移动机器人导航仪的学习与适应

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In this paper we present our novel Fuzzy-Genetic techniques for the online learning and adaptation of an intelligent robotic navigator system. Such a system could be used by autonomous mobile vehicles navigating in unstructured and changing environments. In this work we focus on the online learning of the obstacle avoidance behaviour, which is an example of a behaviour that receives delayed reinforcement. We show how this behaviour can be co-ordinated with other behaviours that receive immediate reinforcement (such as goal seeking and edge following) learnt during our previous work to generate an intelligent reactive navigator that can deal with unstructured and changing outdoor environments. The system described uses a life long learning paradigm whereby it is able to dynamically adapt to new environments and update its knowledge base.

机译：在本文中，我们介绍了我们的新型模糊遗传技术，用于在线学习和自适应智能机器人导航系统。这样的系统可由在非结构化和变化的环境中导航的自主移动车辆使用。在这项工作中，我们专注于避障行为的在线学习，这是获得延迟强化的行为的一个示例。我们展示了如何将此行为与在先前工作中获得的立即得到加强（例如目标寻求和追随边缘）的其他行为进行协调，以生成可以应对非结构化和变化的户外环境的智能反应导航器。所描述的系统使用终身学习范例，从而能够动态适应新环境并更新其知识库。

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来源
《Fuzzy sets and systems》 |2004年第1期|p.107-160|共54页
作者
Hani Hagras; Victor Callaghan; Martin Colley;
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作者单位

Department of Computer Science, University of Essex, Wivenhoe Park, Colchester CO4 3SQ, England, UK;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类模糊数学;
关键词
fuzzy-Genetic system; learning; intelligent reactive navigator;

机译：模糊遗传系统;学习;智能反应导航仪;

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