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Systèmes Flous et Apprentissage par Renforcement pour la Robotique
Autor: Lakhmissi Cherroun
Le thème principal de ce livre porte essentiellement sur le problème de contrôle automatique dans le domaine de la robotique mobile par les approches floues et renforcement-floues. On présente principalement des structures de contrôle efficaces pour la navigation... Viac o knihe
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Le thème principal de ce livre porte essentiellement sur le problème de contrôle automatique dans le domaine de la robotique mobile par les approches floues et renforcement-floues. On présente principalement des structures de contrôle efficaces pour la navigation autonome d¿un robot mobile à roues dans des environnements inconnus, en utilisant d¿une part l¿approche comportementale de la logique floue type-1 de Takagi-Sugeno, et d¿autre part le paradigme d¿apprentissage par renforcement en se basant sur l¿algorithme Q-learning. Des systèmes hybrides renforcement-flous ont été introduits pour l'optimisation des paramètres des comportements flous destinés au contrôle du robot mobile pour différentes fonctionnalités : convergence vers un but, évitement des obstacles, suivi des murs, ¿etc. Pour chaque structure proposée, des résultats de simulation sont présentés pour montrer ses performances.
- Vydavateľstvo: Éditions universitaires européennes
- Rok vydania: 2022
- Formát: Paperback
- Rozmer: 220 x 150 mm
- Jazyk: Francúzsky jazyk
- ISBN: 9786203440409
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