Methodology of concept control synthesis to avoid unmoving and moving obstacles

Ranka Kulic; Zoran Vukic

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Methodology of concept control synthesis to avoid unmoving and moving obstacles

机译：概念控制综合避免移动障碍物的方法

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The dynamic path generation problem of robots in environments with other unmoving and moving objects is considered. Generally, the problem is known in the literature as find path or robot motion planning. In this paper, we apply the behavioral cloning approach to design the robot controller. In behavioral cloning, the system learns from control traces of a human operator. The task for the given problem is to find a controller in the form of an explicit mathematical expression. Thus, machine learning programs to induce the operator's trajectories as a set of symbolic constraints are used. Then, mathematical induction to generalize the obtained equations in order to apply them in situ with an infinite number of obstacles is also used. A method to evaluate cloning success is proposed. The typical kind of noise is included.

机译：考虑了机器人在具有其他不移动物体的环境中的动态路径生成问题。通常，该问题在文献中称为查找路径或机器人运动计划。在本文中，我们采用行为克隆方法来设计机器人控制器。在行为克隆中，系统从操作员的控制痕迹中学习。给定问题的任务是找到具有明确数学表达式形式的控制器。因此，使用机器学习程序作为一组符号约束来诱导操作员的轨迹。然后，也可以使用数学归纳法对获得的方程进行概括，以便将它们无限地应用于原位。提出了一种评估克隆成功的方法。包括典型的噪声。

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来源
《Journal of Intelligent & Robotic Systems: Theory & Application》 |2003年第1期|共21页
作者
Ranka Kulic; Zoran Vukic;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类机器人技术;
关键词
Behavioral cloning; Cloning success; Linear regression; Machine learning; Obstacle avoiding; Robot motion planning;

机译：行为克隆;克隆成功;线性回归;机器学习;避免障碍;机器人运动计划;

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