Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Mobile robot motion planner via neural network

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61388998%3A_____%2F11%3A00359501" target="_blank" >RIV/61388998:_____/11:00359501 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/00216305:26210/11:PU102815

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Mobile robot motion planner via neural network

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Motion planning is essential for mobile robot successful navigation. There are many algorithms for motion planning under various constraints. However, in some cases the human can still do a better job, therefore it would be advantageous to create a planner based on data gathered from the robot simulation when humans do the planning. The paper presents the method of using the neural network to transfer the previously gained knowledge into the machine learning based planner. In particular the neural network task is to mimic the planner based on finite state machine. The tests proved that neural network can successfully learn to navigate in constrained environment.

  • Název v anglickém jazyce

    Mobile robot motion planner via neural network

  • Popis výsledku anglicky

    Motion planning is essential for mobile robot successful navigation. There are many algorithms for motion planning under various constraints. However, in some cases the human can still do a better job, therefore it would be advantageous to create a planner based on data gathered from the robot simulation when humans do the planning. The paper presents the method of using the neural network to transfer the previously gained knowledge into the machine learning based planner. In particular the neural network task is to mimic the planner based on finite state machine. The tests proved that neural network can successfully learn to navigate in constrained environment.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Engineering Mechanics 2011

  • ISBN

    978-80-87012-33-8

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    327-330

  • Název nakladatele

    Institute of Thermomechanics AS CR, v. v. i.

  • Místo vydání

    Prague

  • Místo konání akce

    Svratka

  • Datum konání akce

    9. 5. 2011

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku