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大卫·皮尔斯;本杰明·库珀斯。

使用未解释的传感器和效应器进行地图学习。 （英语） Zbl 1017.68546号

工件。智力。 92，第1-2号，169-227（1997）.
摘要：本文提出了一套方法，学习代理可以通过学习一系列越来越抽象和强大的接口来控制最初未知传感运动设备和环境的机器人。学习的结果是机器人世界（其传感运动装置和环境）的丰富层次模型。学习方法依赖于机器人世界的一般属性，例如运动控制信号对感官特征的几乎所有平滑效果。在层次结构的最底层，学习代理分析其电机控制信号的影响，以定义一组新的控制信号，每个控制信号对应机器人的自由度。它使用生成和测试的方法来定义捕捉环境重要方面的感官特征。它使用线性回归来学习模型，这些模型描述了控制信号对学习特征的上下文相关影响。它使用这些模型来定义高级控制律，用于查找和遵循使用学习特征约束定义的路径。代理将这些与连续环境交互的控制律抽象为实现离散状态转换的有限操作集。此时，代理已将机器人的连续世界抽象为有限状态世界，并可以使用现有方法学习其结构。在具有不同感觉运动系统和环境的几个模拟机器人上评估了学习代理的方法。

引用于4文件

理学硕士：

68T40型 机器人人工智能
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

空间语义层次;地图学习;认知地图;特征学习;抽象接口;行动模型;代表权的变更
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.Pierce}和\textit{B.J.Kuipers}，Artif。智力。92，编号1-2169-227（1997年；Zbl 1017.68546）
全文： 内政部

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