1 Применение методов искусственного интеллекта в разработке управляющих программных систем. Первый этап Разработка, программная реализация и экспериментальное.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Применение генетических алгоритмов для генерации числовых последовательностей, описывающих движение, на примере шага вперед человекоподобного робота Ю.К.
Advertisements

Разработка методов машинного обучения на основе генетических алгоритмов и эволюционной стратегии для построения управляющих конечных автоматов Второй этап.
Применение метода представления функции переходов с помощью абстрактных конечных автоматов в генетическом программировании Царев Ф. Н. Научный руководитель.
Понятие алгоритма и его свойства. Этапы решения задачи с использованием компьютера 1. Постановка задачи; 2. Определение условий; 3. Построение модели.
Разработка метода совместного применения генетического программирования и конечных автоматов Царев Федор Николаевич, гр Научный руководитель – докт.
ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ Область применения 1.Нахождение экстремумов функций 2. Решение задач размещения ресурсов 3. Решение задач экономического планирования.
Разработка методов совместного применения генетического и автоматного программирования Федор Николаевич Царев, гр Магистерская диссертация Научный.
Построение автоматов управления системами со сложным поведением на основе тестов с помощью генетического программирования Федор Николаевич Царев, СПбГУ.
Разработка методов совместного применения генетического и автоматного программирования Федор Николаевич Царев, гр Магистерская диссертация Научный.
Применение генетических алгоритмов для генерации тестов к олимпиадным задачам по программированию Буздалов М.В., СПбГУ ИТМО.
Разработка методов совместного применения генетического и автоматного программирования Федор Николаевич Царев, гр Магистерская диссертация Научный.
Применение генетического программирования для реализации систем со сложным поведением Санкт-Петербургский Государственный Университет Информационных Технологий,
Разработка методов совместного применения генетического и автоматного программирования Федор Николаевич Царев, гр Магистерская диссертация Научный.
Этапы решения задачи с помощью компьютера включает пять (семь) основных этапов, часть которых осуществляется без участия компьютера. Постановка задачи.
Применение генетического программирования для генерации автомата в задаче об «Умном муравье» Царев Ф.Н., Шалыто А.А. IV Международная научно-практическая.
Разработка методов совместного применения генетического и автоматного программирования Федор Николаевич Царев, гр Магистерская диссертация Научный.
Алгоритм. Свойства алгоритма. Принцип работы вычислительных машин был выказан еще в 1834 году Чарльзом Бэббиджем. Только после истечением ста лет были.
Базовые структуры алгоритмов. Постановка задачи Построение математической модели Разработка алгоритма (блок-схемы) Составление программы на языке программирования.
Исполнители: Царев Михаил Осокин Даниил Руководитель: Козинов Евгений.
Этапы решения задач с помощью ЭВМ. 1. Постановка задачи и ее содержательный анализ; 2. Формализация задачи, выбор метода ее решения; 3. Составление алгоритма.
Транксрипт:

1 Применение методов искусственного интеллекта в разработке управляющих программных систем. Первый этап Разработка, программная реализация и экспериментальное исследование метода применения генетических алгоритмов для построения системы управления виртуальным человекоподобным роботом (на примере управления ходьбой) Используемые инструменты Webots Модель робота Программирование робота Симуляция Nao

2 Применение методов искусственного интеллекта в разработке управляющих программных систем. Первый этап Разработка, программная реализация и экспериментальное исследование метода применения генетических алгоритмов для построения системы управления виртуальным человекоподобным роботом (на примере управления ходьбой) Модель робота

3 Применение методов искусственного интеллекта в разработке управляющих программных систем. Первый этап Разработка, программная реализация и экспериментальное исследование метода применения генетических алгоритмов для построения системы управления виртуальным человекоподобным роботом (на примере управления ходьбой) Описание действий: Базовые действия: шаг вперед, назад, в стороны и т.п. Способы задания движений: Числовые последовательности Набор функций – зависимостей положений сервомоторов от времени

4 Применение методов искусственного интеллекта в разработке управляющих программных систем. Первый этап Разработка, программная реализация и экспериментальное исследование метода применения генетических алгоритмов для построения системы управления виртуальным человекоподобным роботом (на примере управления ходьбой) Постановка задачи: Разработка метода генерации движений, на примере шага вперед Параметризация шага вперед Оптимизация параметров с помощью ГА Цель: максимизировать скорость движения Выбор оптимальных параметров ГА

5 Применение методов искусственного интеллекта в разработке управляющих программных систем. Первый этап Разработка, программная реализация и экспериментальное исследование метода применения генетических алгоритмов для построения системы управления виртуальным человекоподобным роботом (на примере управления ходьбой) Параметризация движения HipPitch и AnklePitch: частично заданы кусочно- постоянными функциями Пять параметров: A pitch, A HipRoll, A AnkleRoll, k, ω – особь для ГА

6 Применение методов искусственного интеллекта в разработке управляющих программных систем. Первый этап Разработка, программная реализация и экспериментальное исследование метода применения генетических алгоритмов для построения системы управления виртуальным человекоподобным роботом (на примере управления ходьбой) Оптимизация параметров Используется ГА Оптимизируется набор параметров, подобранный вручную Кроссовер для вещественного кодирования: Арифметический BLX-alpha кроссовер Мутация Элитизм

7 Применение методов искусственного интеллекта в разработке управляющих программных систем. Первый этап Разработка, программная реализация и экспериментальное исследование метода применения генетических алгоритмов для построения системы управления виртуальным человекоподобным роботом (на примере управления ходьбой) Функция приспособленности Движение моделируется в Webots Приспособленность пропорциональна пройденному расстоянию робот не упал робот упал

8 Применение методов искусственного интеллекта в разработке управляющих программных систем. Первый этап Разработка, программная реализация и экспериментальное исследование метода применения генетических алгоритмов для построения системы управления виртуальным человекоподобным роботом (на примере управления ходьбой) Выбор параметров ГА На основе экспериментов подобраны оптимальные параметры ГА Элитизм: 20% Мутация: 30% Размер популяции: 30 особей BLX-alpha кроссовер Время на тестирование особи: 20 сек

9 Применение методов искусственного интеллекта в разработке управляющих программных систем. Первый этап Разработка, программная реализация и экспериментальное исследование метода применения генетических алгоритмов для построения системы управления виртуальным человекоподобным роботом (на примере управления ходьбой) Сравнение полученного движения с аналогом ДвижениеСкорость, м/мин Поворот в сторону, o /мин Стандартное движение Начальное движение Полученное движение

10 Применение методов искусственного интеллекта в разработке управляющих программных систем. Первый этап Разработка, программная реализация и экспериментальное исследование метода применения генетических алгоритмов для построения системы управления виртуальным человекоподобным роботом (на примере управления ходьбой) Результаты Предложенный метод был успешно применен для построения движения вперед Выбраны оптимальные параметры ГА Получены движения, сравнимые с аналогами, полученными другими методами

11 Применение методов искусственного интеллекта в разработке управляющих программных систем. Первый этап Разработка, программная реализация и экспериментальное исследование метода применения генетических алгоритмов для построения системы управления виртуальным человекоподобным роботом (на примере управления ходьбой) Полученное движение (видео)