Adaptive traversability of partially occluded obstacles

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F15%3A00235483" target="_blank" >RIV/68407700:21230/15:00235483 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/68407700:21730/15:00235483

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICRA.2015.7139752" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/ICRA.2015.7139752</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICRA.2015.7139752" target="_blank" >10.1109/ICRA.2015.7139752</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Adaptive traversability of partially occluded obstacles

Popis výsledku v původním jazyce

Controlling mobile robots with complex articulated parts and hence many degrees of freedom generates high cognitive load on the operator, especially under demanding conditions such as in Urban Search & Rescue missions. We propose a solution based on reinforcement learning in order to accommodate the robot morphology automatically to the terrain and the obstacles it traverses. In this paper, we concentrate on the crucial issue of predicting rewards from incomplete or missing data. For this purpose we exploit the Gaussian processes as a predictor combined with decision trees. We demonstrate our achievements in a series of experiments on real data.

Název v anglickém jazyce

Adaptive traversability of partially occluded obstacles

Popis výsledku anglicky

Controlling mobile robots with complex articulated parts and hence many degrees of freedom generates high cognitive load on the operator, especially under demanding conditions such as in Urban Search & Rescue missions. We propose a solution based on reinforcement learning in order to accommodate the robot morphology automatically to the terrain and the obstacles it traverses. In this paper, we concentrate on the crucial issue of predicting rewards from incomplete or missing data. For this purpose we exploit the Gaussian processes as a predictor combined with decision trees. We demonstrate our achievements in a series of experiments on real data.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA14-13876S" target="_blank" >GA14-13876S: Strojové vnímání pro dlouhodobou autonomii mobilních robotů</a><br>

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2015)

ISBN

—

ISSN

1050-4729

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

3959-3964

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Piscataway

Místo konání akce

Seattle

Datum konání akce

26. 5. 2015

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000370974903142