Cuốn sách này trình bày các kỹ thuật và kết quả thử nghiệm đã được theo đuổi vì mục đích tiến hóa robot. Robot tiến hóa là một phương pháp mới để tự động tạo ra robot tự động. Khi thực hiện nhiệm vụ bằng robot tự động, chúng ta có thể khiến robot học những gì cần làm để hoàn thành nhiệm vụ thông qua tương tác với môi trường của nó chứ không phải lập trình trước theo cách thủ công cho mọi tình huống. Nhiều nhà nghiên cứu đã nghiên cứu các kỹ thuật chế tạo robot tiến hóa bằng cách sử dụng Tính toán tiến hóa (EC), chẳng hạn như Thuật toán di truyền (GA) hoặc Lập trình di truyền (GP). Mục tiêu của họ là làm rõ khả năng ứng dụng của phương pháp tiến hóa vào quá trình học tập của robot thực, đặc biệt là xét đến hành vi thích ứng của robot cũng như khả năng hoạt động ổn định trong môi trường ồn ào và năng động. Với mục đích này, các tác giả trong cuốn sách này giải thích nhiều loại robot thực sự trong các lĩnh vực khác nhau. Ví dụ, trong một hệ thống nhiều robot, một số robot làm việc đồng thời để đạt được mục tiêu chung thông qua tương tác; hành vi của chúng chỉ có thể xuất hiện do sự tiến hóa và tương tác. Làm thế nào để tìm hiểu những hành vi như vậy là vấn đề trọng tâm của Trí tuệ nhân tạo phân tán (DAI), gần đây đã thu hút nhiều sự chú ý. Cuốn sách này đề cập đến vấn đề trong bối cảnh một hệ thống nhiều robot, trong đó nhiều robot được phát triển bằng cách sử dụng EC để giải quyết một nhiệm vụ hợp tác. Do việc sử dụng trực tiếp EC để tạo ra một chương trình có các hành vi phức tạp thường rất khó nên một số phần mở rộng của EC cơ bản được đề xuất trong cuốn sách này nhằm giải quyết các vấn đề điều khiển này của robot.

Abstract:

This book presented techniques and experimental results which have been pursued for the purpose of evolutionary robotics. Evolutionary robotics is a new method for the automatic creation of autonomous robots. When executing tasks by autonomous robots, we can make the robot learn what to do so as to complete the task from interactions with its environment, but not manually pre-program for all situations. Many researchers have been studying the techniques for evolutionary robotics by using Evolutionary Computation (EC), such as Genetic Algorithms (GA) or Genetic Programming (GP). Their goal is to clarify the applicability of the evolutionary approach to the real-robot learning, especially, in view of the adaptive robot behavior as well as the robustness to noisy and dynamic environments. For this purpose, authors in this book explain a variety of real robots in different fields. For instance, in a multi-robot system, several robots simultaneously work to achieve a common goal via interaction; their behaviors can only emerge as a result of evolution and interaction. How to learn such behaviors is a central issue of Distributed Artificial Intelligence (DAI), which has recently attracted much attention. This book addresses the issue in the context of a multi-robot system, in which multiple robots are evolved using EC to solve a cooperative task. Since directly using EC to generate a program of complex behaviors is often very difficult, a number of extensions to basic EC are proposed in this book so as to solve these control problems of the robot.

Ngôn ngữ:	En
Tác giả:	Iba, Hitoshi (editor)
Thông tin nhan đề:	Frontiers in Evolutionary Robotics
Nhà xuất bản:	IntechOpen
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Kỹ thuật điều khiển - Tự động hóa
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/64672
Mô tả vật lý:	598p.
Năm xuất bản:	2019