Questions tagged «line-following»

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通过强化学习对跟随机器人进行编程
我正在考虑使用强化学习算法对跟随机器人进行编程。我正在考虑的问题是如何获得学习通过任意路径导航的算法? 遵循《萨顿与巴托书》进行强化学习后,我确实解决了一个涉及赛车场的运动问题,在赛车场中,汽车经纪人学会了不偏离赛道并调节速度。但是,该运动问题使代理人学习了如何在其训练的轨道上进行导航。 让机器人导航任意路径是否在强化学习的范围内?代理商是否绝对必须具有竞赛线路或路径的地图?我可以在状态空间中使用哪些参数?

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如何制作“跟随机器人的隐形线”?
我想构建一个遵循虚拟路径的机器人(而不是像“白色表面上的黑线”之类的可见路径)。 我只是看一些科幻视频而感到兴奋,这些视频显示机器人在拥挤的地方搬运货物和材料。而且他们实际上并没有遵循物理路线。他们感觉到障碍物,深度等。 我想构建一个这样的机器人,它遵循从点A到B的特定(虚拟)路径。 我尝试了几件事: 在机器人上使用磁性“霍尔效应”传感器,并在导线下传送电流(在桌子下方)。这里的问题是霍尔效应传感器附近很小(<2cms),很难判断机器人是在线还是离线。即使使用一系列磁铁也无法解决此问题,因为我的桌子只有1英寸厚。所以这个想法失败了:P 使用紫外线涂料(在线)并在机器人上使用紫外线LED作为传感器。这将为机器人提供更多的Zig-Zag运动。由于使用紫外线光源的潜在威胁,即使这个想法也失败了:P 最后,我想到了将一台摄像机放在顶部,并使用图像处理算法来查看机器人是在线还是发散。 有没有比这更好的解决方案了?真正在寻找一些创意和简单的解决方案。:)
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