Questions tagged «machine-learning»


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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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哪些奖励功能可导致最佳学习?
让我们考虑以下情况: 您正在教机器人打乒乓球 您正在教一个程序来计算平方根 您正在学校为一个孩子教数学 在这些情况下(即监督学习),许多其他情况(在其他情况中)有一个共同点:学习者根据其表现获得奖励。 我的问题是,奖励函数应该是什么样的?是否有“最佳”答案,还是取决于情况?如果取决于情况,如何确定选择哪种奖励功能? 例如,采用以下三个奖励功能: 函数A说: 在某一点以下,坏或坏都是一样的:您一无所获 几乎完美与完美之间有明显的区别 函数B说: 您获得的奖励与您的表现成线性比例 函数C说: 如果你的表现不好,没关系,你就尽力了:你仍然会得到一些回报 完美与几乎完美之间没有太大区别 凭直觉,我认为A这会使机器人非常专注并学习确切的模式,但是在处理类似模式时C会变得愚蠢,同时会使它更适应更改,但会失去完美性。 人们可能还会想到更复杂的功能,只是为了展示而已: 那么,如何知道选择哪个功能呢?这是已知的行为会从(至少)基本出现A,B和C功能? 附带的问题是,这对于机器人和人类孩子来说会根本不同吗?

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无人机虚拟测试环境
有谁知道理想的机器人开发环境来测试无人机的AI程序(例如,直升机,飞机,直升机等)?我想要像Microsoft Robotics Developer Studio这样的东西,它包含一个虚拟环境(例如具有重力,风等的室外环境)来测试飞行动力学。我想要将传感器添加到虚拟无人机的选项,例如gps,高度计,陀螺仪等,然后AI程序可以使用它们来操纵无人机。

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四足学习模拟器
我目前正在构建一个四脚(四足),3自由度(自由度)的机器人,在这里建议我使用模拟器在计算机上进行学习,然后将算法上传到机器人。我为机器人使用了Arduino Uno,可以使用什么软件来模拟学习过程,然后可以上载到Arduino开发板?

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将四旋翼引向目标
我正在研究四旋翼。我知道它的位置- ,在那里我想去-目标位置b,并从我计算矢量c ^ -将带我去我的目标的单位向量:一个aabbbCcc c = b - a c = normalize(c) 由于四旋翼飞机可以在没有旋转的情况下向任何方向移动,所以我试图做的是 通过机器人偏航角旋转Ccc 将其分为分量X ,ÿx,yx, y 将它们作为侧倾角和俯仰角传递给机器人。 问题在于,如果偏航角为0°±5,则此方法有效,但如果偏航角接近+90或-90,则它将失败并转向错误的方向。我的问题是我在这里缺少明显的东西吗?
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