Дослідження та розробка методів побудови інтелектуальних робототехнічних систем
Файли
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Укладач
Редактор
Назва журналу
ISSN
E-ISSN
Назва тому
Видавець
Одеський національний університет імені І. І. Мечникова
Анотація
У кваліфікаційній роботі розробляється тема «Дослідження та розробка методів побудови інтелектуальних робототехнічних систем».
Мета роботи – створення методу управління робототехнічною системою на основі навчання з підкріпленням, який забезпечить високу точність і продуктивність збору помідорів, адаптацію до динамічних умов теплиці, а також оптимальну взаємодію з навколишнім середовищем.
Для досягнення мети використовуються сучасні алгоритми навчання з підкріпленням, які дозволяють формувати оптимальні стратегії поведінки робота. Особлива увага приділяється інтеграції сенсорних даних для навігації та налаштуванню системи винагород і штрафів для підвищення ефективності навчання. Було реалізовано симуляційну модель у середовищі PyBullet, яка дозволяє оцінювати роботу алгоритму.
За результатами дипломної роботи опубліковані тези доповідей 13-тої міжнародної науково-технічної конференції «ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ ТА ТЕХНОЛОГІЇ ІСТ-2024»[1].
The topic of the qualification work is “Research and development of methods for building intelligent robotic systems”. The aim of the work is to create a method of controlling a robotic system based on reinforcement learning, which will ensure high accuracy and productivity of tomato harvesting, adaptation to the dynamic conditions of the greenhouse, as well as optimal interaction with the environment. To achieve this goal, modern reinforcement learning algorithms are used to formulate optimal strategies for the robot's behavior. Particular attention is paid to the integration of sensor data for navigation and the adjustment of the reward and penalty system to improve learning efficiency. A simulation model was implemented in the PyBullet environment, which allows to evaluate the algorithm. Based on the results of the thesis, the abstracts of the 13th International Scientific and Technical Conference “INFORMATION SYSTEMS AND TECHNOLOGIES IST-2024” were published [1].
The topic of the qualification work is “Research and development of methods for building intelligent robotic systems”. The aim of the work is to create a method of controlling a robotic system based on reinforcement learning, which will ensure high accuracy and productivity of tomato harvesting, adaptation to the dynamic conditions of the greenhouse, as well as optimal interaction with the environment. To achieve this goal, modern reinforcement learning algorithms are used to formulate optimal strategies for the robot's behavior. Particular attention is paid to the integration of sensor data for navigation and the adjustment of the reward and penalty system to improve learning efficiency. A simulation model was implemented in the PyBullet environment, which allows to evaluate the algorithm. Based on the results of the thesis, the abstracts of the 13th International Scientific and Technical Conference “INFORMATION SYSTEMS AND TECHNOLOGIES IST-2024” were published [1].
Опис
Ключові слова
123 комп’ютерна інженерія, магістр, інтелектуальні робототехнічні системи, методи побудови ІРТС, сенсори
Бібліографічний опис
Єлесін, О. О. Дослідження та розробка методів побудови інтелектуальних робототехнічних систем = Research and development of methods for building intelligent robotic systems: кваліфікаційна робота магістра / О. О. Єлесін. – Одеса, 2024. – 109 с.