roboforum.ru

Привет

Вот попалось

http://downloads.ebuki.powernews.ru/Spr ... dition.pdf

Evgeny

Вот только кто-б помог выкачать - у мну ничегошеньки не получяеться

Выкачал, там сплошная математика, и чисто теория. Применять эту книжку при строительстве из подручного хлама бесполезно.

-= Александр =- писал(а):Выкачал, там сплошная математика, и чисто теория. Применять эту книжку при строительстве из подручного хлама бесполезно.

Если применять эту книжку вам бесполезно, то у вас из подручного хлама получится вместо робота только автоматизированный хлам

А я и не собираюсь сам ничего просчитывать, на это есть генетические алгоритмы - пусть оно само ходить учится!  :D  Дай роботу критерий и пару часиков на упражнения - и он сам все придумает. Вот скоро буду эту идею на практике применять. Критерий - его координаты. Правда система позиционирования - 2 маяка с крутящимися лазерами, но это только для проверки идеи, а там если все получится - ребята из РТК че-нибудь радиочастотное соорудят... Дома я проверяю все на простой двухколесной тележке, а там - семиногий паук на сервах, правда ходить он начнет еще не скоро, да и алгоритмы еще сырые совсем - 3 колеса куда проще чем 7 ног...

А я и не собираюсь сам ничего просчитывать, на это есть генетические алгоритмы - пусть оно само ходить учится!

А можно попдробнее ... Как, что, откуда ?

В идеале роботу надо знать две вещи: цель и его состояние. Например: состояние - координаты и компас. Цель - перейти в такую-то точку. А как это сделать - он должен решать сам. В начале - просто случайные сигналы исполнительным устройствам, потом анализ результатов, потом выстраивание цепочек, потом их анализ, доработка, выбор оптимальной, и в итоге - машина умеет перемещаться в заданую точку!

-= Александр =- писал(а):В начале - просто случайные сигналы исполнительным устройствам, потом анализ результатов, потом выстраивание цепочек, потом их анализ, доработка, выбор оптимальной, и в итоге - машина умеет перемещаться в заданую точку!

В реальности, для сколько ни будь достоверного поведения роботу не хватит ресурсов на хранение знаний и оперирование ими в реальном времени.
А что, если модель робота является ущербной изначально в конструкции и не должна выжить в процессе эволюции? Робот же не сможет перестроить сам себя или внятно объяснить чего ему не хватает.
IMHO, генетические алгоритмы интересны как эффектный эксперимент, но являются тупиком в условиях крайне ограниченых конструкций настоящего времени.

А все просто...

Все несамовоспроизводящиеся или не самопочинающиеся модели роботов изначально ущербны

Но это не единственная их ущербность, поэтому никто не говорит, что начинать нужно именно с устранения её  :wink:

=DeaD= писал(а):Но это не единственная их ущербность, поэтому никто не говорит, что начинать нужно именно с устранения её  :wink:

Но это является серьёзным препятствием для такого рода эволюционного алгоритма обучения робота. Если мы можем дать работу надёжные априорные знания заранее, почему бы этого не сделать? А сам он завалится в процессе обучения в какой-нибудь локальный минимум и будет считать это пределом совершенства.
За человеком десятки тысяч лет эволюции вида и миллионы или миллиарды лет развития живых существ вообще, а для того чтобы более или менее уверенно встать на ноги требуется около года непрестанных сюсюканий.
Как компромисный вариант, возможно проделать подобный процесс эволюции на полностью компьютерной модели. Там и время можно ускорить и некоторую самооптимизацию организовать. А в робота заливать уже готовые данные.

arabesc писал(а):Если мы можем дать работу надёжные априорные знания заранее, почему бы этого не сделать? А сам он завалится в процессе обучения в какой-нибудь локальный минимум и будет считать это пределом совершенства.

А так он будет ваш личный локальный минимум считать пределом совершенства  :roll:

=DeaD= писал(а):А так он будет ваш личный локальный минимум считать пределом совершенства  :roll:

Безусловно, но у нас больше возможностей для анализа и оптимизации.
Придумал, когда самообучение могло бы быть действительно полезным. Например, у робота есть два критерия оптимизации движения - по скорости и по энергии. На разных поверхностях движение по этим критериям, судя по всему, должно осуществляться по разному. Достаточно надёжно можно дать исходную информацию для движения по твёрдым поверностям, например, асфальт, бетон, плотная земля. А вот для движения по траве, рыхлой земле, песку или даже снегу, было бы неплохо, чтобы робот мог сам подбирать параметры. Т.е. перевести акцент с обучения на адаптацию.