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”

Humanoid Robot Control by Offline Actor-Critic Learning

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21240%2F17%3A00313777" target="_blank" >RIV/68407700:21240/17:00313777 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://ceur-ws.org/Vol-1885/71.pdf" target="_blank" >http://ceur-ws.org/Vol-1885/71.pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Humanoid Robot Control by Offline Actor-Critic Learning

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper, we present our results on application of reinforcement learning on full body control of a humanoid robot. The task we try to learn is achieving vertical position of robot’s torso from an initial position of laying flat on the ground. Our experimental setup includes an instance of the NAO robot in theWebots simulation environment. We use an actor-critic neural agent. As this is a work in progress, we only train offline from a sample of random movements. We present a series of experiments on a simplified task and a final evaluation on the humanoid robot control task that shows improvement over random policy.

  • Název v anglickém jazyce

    Humanoid Robot Control by Offline Actor-Critic Learning

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper, we present our results on application of reinforcement learning on full body control of a humanoid robot. The task we try to learn is achieving vertical position of robot’s torso from an initial position of laying flat on the ground. Our experimental setup includes an instance of the NAO robot in theWebots simulation environment. We use an actor-critic neural agent. As this is a work in progress, we only train offline from a sample of random movements. We present a series of experiments on a simplified task and a final evaluation on the humanoid robot control task that shows improvement over random policy.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

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