Rede neural hierárquica para aprendizado de enxames de robôs em tempo real (2014)
- Authors:
- Autor USP: BATISTA, MURILLO REHDER - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- Subjects: ROBÓTICA; ROBÔS; REDES NEURAIS; TEMPO-REAL; VISÃO COMPUTACIONAL
- Keywords: Centroidal Voronoi tessellations; Diagramas Centroidais de Voronoi; Intelligent systems; Robótica de enxame; Sistemas inteligentes; Swarms robotics
- Language: Português
- Abstract: Uma tendência crescente entre os pesquisadores da Robótica Móvel á a elaboração de sistemas robóticos descentralizados denominados enxames de robôs, nos quais a ação conjunta de cada agente leva à execução de tarefas de maneira mais robusta que quando realizada por um único robô. Um acréscimo adicional à robustez é conveniente em tais sistemas para que eles sejam de maior confiabilidade no mundo real. Neste trabalho, uma rede neural hierárquica desenvolvida para o aprendizado em tempo real inicialmente elaborada para o aprendizado de navegação de um único robô será estendida para controlar um enxame de robôs. O sistema realiza um balanceamento da influência de comportamentos implementados previamente em um robô de acordo com conhecimentos obtidos através da interação do mesmo com o ambiente. Cada robô possui sua própria rede neural, adquirindo seu conhecimento tanto independentemente quanto com o compartilhamento de informações com outros robôs. Espera-se que o uso de tal arquitetura permita uma adaptação mais rápida dos robô ao ambiente, permitindo uma mudança em tempo real de seus parâmetros de acordo com as peculiaridades do ambiente no qual os robôs estão inseridos. A tarefa de escolta de um robô pelos demais é adotada para a avaliação de desempenho do modelo de rede neural proposto. Dois comportamentos são ponderados pela rede neural hierárquica: o de manutenção de uma distância preestabelecida a um agente e um outro de cobertura de área baseado em DiagramasCentroidais de Voronoi. Os testes foram feitos nos ambientes Player/Stage e indicam que a rede neural hierárquica torna os robôs capazes não apenas de aprender à medida que interagem com ambiente como de utilizar este conhecimento em tempo real para realizar a escolta de forma bem sucedida
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2014
- Data da defesa: 28.04.2014
-
ABNT
BATISTA, Murillo Rehder. Rede neural hierárquica para aprendizado de enxames de robôs em tempo real. 2014. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2014. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072014-163543/. Acesso em: 16 ago. 2024. -
APA
Batista, M. R. (2014). Rede neural hierárquica para aprendizado de enxames de robôs em tempo real (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072014-163543/ -
NLM
Batista MR. Rede neural hierárquica para aprendizado de enxames de robôs em tempo real [Internet]. 2014 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072014-163543/ -
Vancouver
Batista MR. Rede neural hierárquica para aprendizado de enxames de robôs em tempo real [Internet]. 2014 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072014-163543/
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