کاربرد یادگیری تقویتی در جهت یابی حرکت سرپنتین ربات مارمانند
هدف این مقاله هدایت و کنترل ربات مارمانند با استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement learning) می باشد. این مقاله به مدل‌سازی و شبیه سازی ربات مارمانند می‌‌پردازد و سپس نتایج آن را روی ربات واقعی پیاده‌سازی می‌نماید. در ابتدا معادلات دینامیک یک ربات مارمانند با n عضو (Link) در حرکت سرپنتین (Serpent...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | fas |
| Published: |
Ferdowsi University of Mashhad
2015-02-01
|
| Series: | نشریه علوم کاربردی و محاسباتی در مکانیک |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://mechanic-ferdowsi.um.ac.ir/article_31028_299acdc6462526d58c3f444ad129dbef.pdf |
| _version_ | 1797974090097623040 |
|---|---|
| author | هادی کلانی علیرضا اکبرزاده توتونچی |
| author_facet | هادی کلانی علیرضا اکبرزاده توتونچی |
| author_sort | هادی کلانی |
| collection | DOAJ |
| description | هدف این مقاله هدایت و کنترل ربات مارمانند با استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement learning) می باشد. این مقاله به مدل‌سازی و شبیه سازی ربات مارمانند می‌‌پردازد و سپس نتایج آن را روی ربات واقعی پیاده‌سازی می‌نماید. در ابتدا معادلات دینامیک یک ربات مارمانند با n عضو (Link) در حرکت سرپنتین (Serpentine Locomotion) با استفاده از روش گیبس-اپل (Gibbs-Appell) به‌صورت ساده، جامع و کارآمد به‌دست آمده است. روش ارائه شده در این مطالعه حجم محاسبات برای دینامیک ربات مارمانند را تا حد قابل توجهی نسبت به‌کارهای پیشین کاهش می دهد. سپس مدل فیزیکی ربات در نرم‌افزار سیم مکانیک (SimMechanics) مدل‌سازی گشته و از آن برای تأیید معادلات دینامیک استفاده شده است. در این مقاله از یادگیری Q (Q learning) برای آموزش ربات مارمانند و جهت یابی آن استفاده شده است. هم‌چنین تأثیر پارامترهای منحنی سرپنوید و منحنی بدن مار روی سرعت یادگیری بررسی شده است. نتایج نشان می‌دهند پارامترهای فیزیکی که شکل ربات مار را تغییر نمی دهند، بر روی یادگیری ربات تأثیر محسوسی نمی گذارند. در انتها، نرم‌افزار شبیه‌سازی وباتس و ربات مارمانند FUM-Snake II برای تصدیق نتایج حاصل از یادگیری به‌کار گرفته شده است. نتایج به‌دست آمده از ربات آزمایشگاهی نشان می دهد که مسیر حرکت این ربات پس از یادگیری به روش Q، با مسیر پیش‌بینی شده توسط حل دینامیکی پیشنهادی و نتایج شبیه‌سازی در نرم‌افزار وباتس همگی دارای مطابقت خوبی می باشند. |
| first_indexed | 2024-04-11T04:13:28Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-debdc455cde446d38147e25b42cfe8f3 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2008-918X 2423-6519 |
| language | fas |
| last_indexed | 2024-04-11T04:13:28Z |
| publishDate | 2015-02-01 |
| publisher | Ferdowsi University of Mashhad |
| record_format | Article |
| series | نشریه علوم کاربردی و محاسباتی در مکانیک |
| spelling | doaj.art-debdc455cde446d38147e25b42cfe8f32023-01-01T04:32:54ZfasFerdowsi University of Mashhadنشریه علوم کاربردی و محاسباتی در مکانیک2008-918X2423-65192015-02-012619711810.22067/fum-mech.v26i1.2087131028کاربرد یادگیری تقویتی در جهت یابی حرکت سرپنتین ربات مارمانندهادی کلانی0علیرضا اکبرزاده توتونچی1دانشگاه فردوسیدانشگاه فردوسیهدف این مقاله هدایت و کنترل ربات مارمانند با استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement learning) می باشد. این مقاله به مدل‌سازی و شبیه سازی ربات مارمانند می‌‌پردازد و سپس نتایج آن را روی ربات واقعی پیاده‌سازی می‌نماید. در ابتدا معادلات دینامیک یک ربات مارمانند با n عضو (Link) در حرکت سرپنتین (Serpentine Locomotion) با استفاده از روش گیبس-اپل (Gibbs-Appell) به‌صورت ساده، جامع و کارآمد به‌دست آمده است. روش ارائه شده در این مطالعه حجم محاسبات برای دینامیک ربات مارمانند را تا حد قابل توجهی نسبت به‌کارهای پیشین کاهش می دهد. سپس مدل فیزیکی ربات در نرم‌افزار سیم مکانیک (SimMechanics) مدل‌سازی گشته و از آن برای تأیید معادلات دینامیک استفاده شده است. در این مقاله از یادگیری Q (Q learning) برای آموزش ربات مارمانند و جهت یابی آن استفاده شده است. هم‌چنین تأثیر پارامترهای منحنی سرپنوید و منحنی بدن مار روی سرعت یادگیری بررسی شده است. نتایج نشان می‌دهند پارامترهای فیزیکی که شکل ربات مار را تغییر نمی دهند، بر روی یادگیری ربات تأثیر محسوسی نمی گذارند. در انتها، نرم‌افزار شبیه‌سازی وباتس و ربات مارمانند FUM-Snake II برای تصدیق نتایج حاصل از یادگیری به‌کار گرفته شده است. نتایج به‌دست آمده از ربات آزمایشگاهی نشان می دهد که مسیر حرکت این ربات پس از یادگیری به روش Q، با مسیر پیش‌بینی شده توسط حل دینامیکی پیشنهادی و نتایج شبیه‌سازی در نرم‌افزار وباتس همگی دارای مطابقت خوبی می باشند.https://mechanic-ferdowsi.um.ac.ir/article_31028_299acdc6462526d58c3f444ad129dbef.pdfربات مارمانندروش گیبس-اپلیادگیری تقویتییادگیری q |
| spellingShingle | هادی کلانی علیرضا اکبرزاده توتونچی کاربرد یادگیری تقویتی در جهت یابی حرکت سرپنتین ربات مارمانند نشریه علوم کاربردی و محاسباتی در مکانیک ربات مارمانند روش گیبس-اپل یادگیری تقویتی یادگیری q |
| title | کاربرد یادگیری تقویتی در جهت یابی حرکت سرپنتین ربات مارمانند |
| title_full | کاربرد یادگیری تقویتی در جهت یابی حرکت سرپنتین ربات مارمانند |
| title_fullStr | کاربرد یادگیری تقویتی در جهت یابی حرکت سرپنتین ربات مارمانند |
| title_full_unstemmed | کاربرد یادگیری تقویتی در جهت یابی حرکت سرپنتین ربات مارمانند |
| title_short | کاربرد یادگیری تقویتی در جهت یابی حرکت سرپنتین ربات مارمانند |
| title_sort | کاربرد یادگیری تقویتی در جهت یابی حرکت سرپنتین ربات مارمانند |
| topic | ربات مارمانند روش گیبس-اپل یادگیری تقویتی یادگیری q |
| url | https://mechanic-ferdowsi.um.ac.ir/article_31028_299acdc6462526d58c3f444ad129dbef.pdf |
| work_keys_str_mv | AT hạdyḵlạny ḵạrbrdyạdgyrytqwytydrjhtyạbyḥrḵtsrpntynrbạtmạrmạnnd AT ʿlyrḍạạḵbrzạdhtwtwncẖy ḵạrbrdyạdgyrytqwytydrjhtyạbyḥrḵtsrpntynrbạtmạrmạnnd |