• Je něco špatně v tomto záznamu ?

Comparison of behavior-based and planning techniques on the small robot maze exploration problem

S. Slušný, R. Neruda, P. Vidnerová

. 2010 ; 23 (4) : 560-567. [pub] 20100210

Jazyk angličtina Země Spojené státy americké

Typ dokumentu srovnávací studie, časopisecké články, práce podpořená grantem

Perzistentní odkaz   https://www.medvik.cz/link/bmc12025105

A comparison of behavior-based and planning approaches of robot control is presented in this paper. We focus on miniature mobile robotic agents with limited sensory abilities. Two reactive control mechanisms for an agent are considered-a radial basis function neural network trained by evolutionary algorithm and a traditional reinforcement learning algorithm over a finite agent state space. The control architecture based on localization and planning is compared to the former method.

Citace poskytuje Crossref.org

000      
00000naa a2200000 a 4500
001      
bmc12025105
003      
CZ-PrNML
005      
20130311151345.0
007      
ta
008      
120816e20100210xxu f 000 0#eng||
009      
AR
024    7_
$a 10.1016/j.neunet.2010.02.001 $2 doi
035    __
$a (PubMed)20346859
040    __
$a ABA008 $b cze $d ABA008 $e AACR2
041    0_
$a eng
044    __
$a xxu
100    1_
$a Slušný, Stanislav. $7 _AN071734 $u Institute of Computer Science, Academy of Sciences of the Czech Republic, Pod Vodárenskou Vezí 2, Prague 8, Czech Republic. slusny@cs.cas.cz
245    10
$a Comparison of behavior-based and planning techniques on the small robot maze exploration problem / $c S. Slušný, R. Neruda, P. Vidnerová
520    9_
$a A comparison of behavior-based and planning approaches of robot control is presented in this paper. We focus on miniature mobile robotic agents with limited sensory abilities. Two reactive control mechanisms for an agent are considered-a radial basis function neural network trained by evolutionary algorithm and a traditional reinforcement learning algorithm over a finite agent state space. The control architecture based on localization and planning is compared to the former method.
650    _2
$a algoritmy $7 D000465
650    _2
$a umělá inteligence $7 D001185
650    _2
$a pátrací chování $7 D005106
650    _2
$a bludiště - učení $7 D018782
650    _2
$a pohybová aktivita $7 D009043
650    _2
$a neuronové sítě $7 D016571
650    _2
$a posilování (psychologie) $7 D012054
650    _2
$a robotika $7 D012371
650    _2
$a prostorové chování $7 D013037
655    _2
$a srovnávací studie $7 D003160
655    _2
$a časopisecké články $7 D016428
655    _2
$a práce podpořená grantem $7 D013485
700    1_
$a Neruda, Roman
700    1_
$a Vidnerová, Petra
773    0_
$w MED00011811 $t Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society $x 1879-2782 $g Roč. 23, č. 4 (20100210), s. 560-567
856    41
$u https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/20346859 $y Pubmed
910    __
$a ABA008 $b sig $c sign $y m
990    __
$a 20120816 $b ABA008
991    __
$a 20130311151559 $b ABA008
999    __
$a ok $b bmc $g 947147 $s 782451
BAS    __
$a 3
BAS    __
$a PreBMC
BMC    __
$a 2010 $b 23 $c 4 $d 560-567 $e 20100210 $i 1879-2782 $m Neural networks $n Neural Netw $x MED00011811
LZP    __
$a Pubmed-20120816/10/02

Najít záznam

Citační ukazatele

Možnosti archivace