Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/280035| Title: | Применение алгоритма DDPG обучения с подкреплением для мобильного робота |
| Authors: | Ким, Т. Ю. |
| Keywords: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Issue Date: | 2022 |
| Publisher: | Минск : РИВШ |
| Citation: | Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2022) : материалы III Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 21–22 апр. 2022 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: В. В. Скакун (отв. ред.) [и др.]. – Минск : РИВШ, 2022. – С. 41-44. |
| Abstract: | В данной работе предлагается использование алгоритма, основанный на глубоком обучении с подкреплением на уровне управления разработанного цифрового двойника мобильного робота, который следует по цветоконтрастной линии. В частности, алгоритмы глубокого обучения с подкреплением, такие как TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradients) и DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient), реализованы для сравнения результатов. Результатом данной работы является обученная модель с рабочими значениями коэффициентов для ПИД-регулятора, способная подавать сигнал мобильному роботу для движения с минимальным отклонением от цветоконтрастной линии при заданной скорости, построенная с применением алгоритма DDPG для более быстрого обучения |
| Description: | Секция «Системы машинного и глубокого обучения» |
| URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/280035 |
| ISBN: | 978-985-586-561-3 |
| Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Appears in Collections: | 2022. Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2022) |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.