Исследование методов машинного обучения на основе генетического программирования и символьной регрессии для управления мобильными роботами

В последних достижениях методы машинного обучения стали иметь решающее значение в разработке и управлении роботами. Одним из основных методов машинного обучения, применяемых в робототехнике, являются нейронные сети. Нейронные сети могут использоваться для обработки сенсорных данных, таких как видеопотоки, лидары или инфракрасные датчики, и их анализа для принятия решений о движении робота. Классические алгоритмы могут быть заменены внутренними нейронными сетями для более точного анализа окружающей среды и определения наилучшего пути для робота. Обучение с подкреплением позволяет роботам учиться на основе опыта и обратной связи с окружающей средой. Подход символьной регрессии последовательно математическим выражениям для функций управления помогает соблюдать правила и ограничения.

In recent decades, machine learning methods have become a key tool in the development and control of robots. One of the main machine learning methods used in robotics is neural networks. Neural networks can be used to process sensor data, such as video streams or LIDAR or infrared sensors, and analyze it to make decisions about the robot's movement. Deep neural networks can take the place of conventional algorithms to analyze the environment more precisely and determine the robot's best course of action. Reinforcement learning allows robots to learn from experience and feedback from the environment. The symbolic regression approach generates mathematical expressions for the control function, helping the robot avoid obstacles and optimally reach the goal.