Robot Obstacle Avoidance Learning Based on Mixture Models
المؤلفون المشاركون
Zhou, Weijia
Zhang, Huiwen
Han, Xiaoning
Fu, Mingliang
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-09-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We briefly surveyed the existing obstacle avoidance algorithms; then a new obstacle avoidance learning framework based on learning from demonstration (LfD) is proposed.
The main idea is to imitate the obstacle avoidance mechanism of human beings, in which humans learn to make a decision based on the sensor information obtained by interacting with environment.
Firstly, we endow robots with obstacle avoidance experience by teaching them to avoid obstacles in different situations.
In this process, a lot of data are collected as a training set; then, to encode the training set data, which is equivalent to extracting the constraints of the task, Gaussian mixture model (GMM) is used.
Secondly, a smooth obstacle-free path is generated by Gaussian mixture regression (GMR).
Thirdly, a metric of imitation performance is constructed to derive a proper control policy.
The proposed framework shows excellent generalization performance, which means that the robots can fulfill obstacle avoidance task efficiently in a dynamic environment.
More importantly, the framework allows learning a wide variety of skills, such as grasp and manipulation work, which makes it possible to build a robot with versatile functions.
Finally, simulation experiments are conducted on a Turtlebot robot to verify the validity of our algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Huiwen& Han, Xiaoning& Fu, Mingliang& Zhou, Weijia. 2016. Robot Obstacle Avoidance Learning Based on Mixture Models. Journal of Robotics،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110286
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Huiwen…[et al.]. Robot Obstacle Avoidance Learning Based on Mixture Models. Journal of Robotics No. 2016 (2016), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110286
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Huiwen& Han, Xiaoning& Fu, Mingliang& Zhou, Weijia. Robot Obstacle Avoidance Learning Based on Mixture Models. Journal of Robotics. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110286
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1110286
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر