Show simple item record

Autonomous Locomotive Robot Path Planning on the Basis of Machine Learning

dc.contributor.advisorDvořák, Jiřícs
dc.contributor.authorKrček, Petrcs
dc.date.accessioned2019-04-03T22:58:30Z
dc.date.available2019-04-03T22:58:30Z
dc.date.created2010cs
dc.identifier.citationKRČEK, P. Plánování cesty autonomního lokomočního robotu na základě strojového učení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2010.cs
dc.identifier.other36048cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/15343
dc.description.abstractJak již plyne z názvu, tato disertační práce se zabývá plánováním cesty autonomního lokomočního robotu na základě strojového učení. Úkolem plánování cesty robotu je nalezení cesty z počáteční do cílové pozice bez kolize s překážkami tak, aby ohodnocení cesty bylo minimální. Autonomní robot je takový stroj, který je schopen vykonávat úkoly zcela samostatně i v prostředích s dynamickými změnami. Plánování cesty v dynamickém částečně známém prostředí je však obtížným problémem. Schopnost autonomního robotu přizpůsobovat svoje chování změnám prostředí může být zajištěna pomocí metod strojového učení. V souvislosti s plánováním cesty se z metod strojového učení uplatňují především případové usuzování, neuronové sítě, posilované učení, rojová inteligence a genetické algoritmy. Prvá část disertační práce seznamuje čtenáře se současným stavem výzkumu v oblasti plánování cesty. Přehled metod je věnován základním všesměrovým robotům i robotům, na které jsou kladena diferenciální omezení. V práci je navržena řada metod pro plánování cesty všesměrových robotů i robotů s diferenciálním omezením. Tyto navržené metody jsou založeny především na případovém usuzování a genetických algoritmech. Všechny navržené metody byly implementovány v simulačních aplikacích. Výsledky experimentů prováděných v těchto aplikacích jsou součástí této práce. U každého experimentu je proveden rozbor výsledků. Z experimentů plyne, že navržené metody jsou schopné konkurovat běžně používaným metodám, neboť ve většině případů dosahují lepších výsledků.cs
dc.description.abstractAs already clear from the title, this dissertation deals with autonomous locomotive robot path planning, based on machine learning. Robot path planning task is to find a path from initial to target position without collision with obstacles so that the cost of the path is minimized. Autonomous robot is such a machine which is able to perform tasks completely independently even in environments with dynamic changes. Path planning in dynamic partially known environment is a difficult problem. Autonomous robot ability to adapt its behavior to changes in the environment can be ensured by using machine learning methods. In the field of path planning the mostly used methods of machine learning are case based reasoning, neural networks, reinforcement learning, swarm intelligence and genetic algorithms. The first part of this thesis introduces the current state of research in the field of path planning. Overview of methods is focused on basic omnidirectional robots and robots with differential constraints. In the thesis, several methods of path planning for omnidirectional robot and robot with differential constraints are proposed. These methods are mainly based on case-based reasoning and genetic algorithms. All proposed methods were implemented in simulation applications. Results of experiments carried out in these applications are part of this work. For each experiment, the results are analyzed. The experiments show that the proposed methods are able to compete with commonly used methods, because they perform better in most cases.en
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrstvícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectPlánování cestycs
dc.subjectneholonomní robotcs
dc.subjectpřípadové usuzovánícs
dc.subjectgenetické algoritmy.cs
dc.subjectPath planningen
dc.subjectnonholonomic roboten
dc.subjectcase-based reasoningen
dc.subjectgenetic algorithms.en
dc.titlePlánování cesty autonomního lokomočního robotu na základě strojového učenícs
dc.title.alternativeAutonomous Locomotive Robot Path Planning on the Basis of Machine Learningen
dc.typeTextcs
dcterms.dateAccepted2010-12-10cs
dcterms.modified2010-12-15-15:20:23cs
thesis.disciplineInženýrská mechanikacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav automatizace a informatikycs
thesis.levelDoktorskýcs
thesis.namePh.D.cs
sync.item.dbid36048en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2020.04.01 04:47:20en
sync.item.modts2020.03.31 18:17:50en
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta strojního inženýrstvícs
dc.contributor.refereeBělohoubek, Pavelcs
dc.contributor.refereeŠtefek, Alexandrcs
dc.contributor.refereeŽalud, Luděkcs
dc.description.markPcs
dc.type.driverdoctoralThesisen
dc.type.evskpdizertační prácecs
but.committeeprof. RNDr. Ing. Tomáš Březina, CSc. (předseda) doc. Ing. Pavel Bělohoubek, CSc. (člen) plk. gšt. prof. Dr. Ing. Alexandr Štefek, Dr. (člen) prof. Ing. Luděk Žalud, Ph.D. (člen) doc. Ing. Vladimír Konečný, CSc. (člen) prof. Ing. Pavel Ošmera, CSc. (člen) prof. RNDr. Ing. Miloš Šeda, Ph.D. (člen) doc. RNDr. PaedDr. Eva Volná, Ph.D. (člen)cs
but.defenceDisertant fundovaně vymezil přínosy své práce, a to jak v oblasti teoretické, tak i praktické.cs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
but.programAplikované vědy v inženýrstvícs
but.jazykčeština (Czech)


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record