Aprendizado on-line e formação incremental de conceitos em um controlador híbrido para futebol de robôs

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Northfleet, Christian
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/36852
Resumo: Futebol de robôs é uma tarefa robótica dinâmica e em tempo real que é usada como plataforma de estudos por diversas áreas da ciência e engenharia da computação. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um novo controlador híbrido baseado em dois modelos conexionistas, Attentional Mode Neural Network e Incremental Gaussian Mixture Network. O objetivo é criar um controlador com aprendizado puramente on-line, capaz de formar conhecimento de maneira incremental e automática a partir de agrupamentos e padrões naturais do ambiente e da tarefa proposta. Este controlador, ao final, se torna capaz de realizar a tarefa baseando-se em dados simulados que são representativos dos disponíveis em robôs autônomos reais.
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spelling Northfleet, ChristianEngel, Paulo Martins2012-01-25T01:20:03Z2011http://hdl.handle.net/10183/36852000819118Futebol de robôs é uma tarefa robótica dinâmica e em tempo real que é usada como plataforma de estudos por diversas áreas da ciência e engenharia da computação. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um novo controlador híbrido baseado em dois modelos conexionistas, Attentional Mode Neural Network e Incremental Gaussian Mixture Network. O objetivo é criar um controlador com aprendizado puramente on-line, capaz de formar conhecimento de maneira incremental e automática a partir de agrupamentos e padrões naturais do ambiente e da tarefa proposta. Este controlador, ao final, se torna capaz de realizar a tarefa baseando-se em dados simulados que são representativos dos disponíveis em robôs autônomos reais.Robot soccer is a dynamic, real time robotic task that is commonly used as a study platform in many areas of computer science and computer engineering. This work proposes a new type of hybrid controller based on two concectionist models, Attentional Mode Neural Network and Incremental Gaussian Mixture Network. The objective is to create a controller capable of pure on-line learning, forming concepts in an incremental and automatic fashion based on the clusterization of natural patterns of the environment and the task at hand. This controller is then made capable of fulfilling this task using solely simulated sensorial data that resembles that of real autonomous robots.application/pdfporFutebol : robôsInteligência artificialArtificial neural networkConectionist modelsIncremental learningGaussian mixture modelsRegressionClusteringSensorial simulationAutonomous mobile robotsAprendizado on-line e formação incremental de conceitos em um controlador híbrido para futebol de robôsOn-line learning and incremental concept formation in a controller for robot soccer info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de InformáticaPorto Alegre, BR-RS2011Ciência da Computação: Ênfase em Ciência da Computação: Bachareladograduaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT000819118.pdf.txt000819118.pdf.txtExtracted Texttext/plain96781http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/36852/2/000819118.pdf.txt6c2ebd99f210fbccc559d412da8d1152MD52ORIGINAL000819118.pdf000819118.pdfTexto completoapplication/pdf5653505http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/36852/1/000819118.pdf1042d0bf26babf60338043af5ce5c0cfMD51THUMBNAIL000819118.pdf.jpg000819118.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1030http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/36852/3/000819118.pdf.jpg9c9561a9114abdccdb04974d84fb34aeMD5310183/368522018-10-09 08:34:42.15oai:www.lume.ufrgs.br:10183/36852Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2018-10-09T11:34:42Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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