Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:his-10147" >
Learning a DFT-base...
Learning a DFT-based sequence with reinforcement learning : A NAO implementation
-
- Durán, Boris (författare)
- Högskolan i Skövde,Institutionen för kommunikation och information,Forskningscentrum för Informationsteknologi,Interaction Lab
-
- Lee, Gauss (författare)
- Högskolan i Skövde,Institutionen för kommunikation och information,Forskningscentrum för Informationsteknologi,Interaction Lab
-
- Lowe, Robert (författare)
- Högskolan i Skövde,Institutionen för kommunikation och information,Forskningscentrum för Informationsteknologi,Interaction Lab
-
(creator_code:org_t)
- Springer, 2012
- 2012
- Engelska.
-
Ingår i: Paladyn - Journal of Behavioral Robotics. - : Springer. - 2080-9778 .- 2081-4836. ; 3:4, s. 181-187
- Relaterad länk:
-
http://link.springer...
-
visa fler...
-
https://www.degruyte...
-
https://urn.kb.se/re...
-
https://doi.org/10.2...
-
visa färre...
Abstract
Ämnesord
Stäng
- The implementation of sequence learning in robotic platforms offers several challenges. Deciding when to stop one action and continue to the next requires a balance between stability of sensory information and, of course, the knowledge about what action is required next. The work presented here proposes a starting point for the successful execution and learning of dynamic sequences. Making use of the NAO humanoid platform we propose a mathematical model based on dynamic field theory and reinforcement learning methods for obtaining and performing a sequence of elementary motor behaviors. Results from the comparison of two reinforcement learning methods applied to sequence generation, for both simulation and implementation, are provided.
Ämnesord
- NATURVETENSKAP -- Data- och informationsvetenskap -- Datorseende och robotik (hsv//swe)
- NATURAL SCIENCES -- Computer and Information Sciences -- Computer Vision and Robotics (hsv//eng)
Nyckelord
- sequences
- neural dynamics
- reinforcement learning
- humanoid
Publikations- och innehållstyp
- ref (ämneskategori)
- art (ämneskategori)
Hitta via bibliotek
Till lärosätets databas