达尔文-埃帕克
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具有达尔文神经动力学大脑的俏皮机器人仿真
2012 年 10 月 – 2013 年 4 月
该项目是可以在机器人中实施的认知架构研究的一部分。 目的是实施基于达尔文神经动力学的算法,以进行实验并确定未来的改进。 实施的算法设计之一是解决方案(人工前馈神经网络)的演变,它可以学习如何玩多个游戏。 所有算法的实验都是使用 Webots 机器人模拟器进行的。 该存储库中的算法是在具有两个差速轮 E-puck 的机器人的模拟上实现的。 使用单个游戏对 E-puck 进行的实验导致了目标行为。 多个游戏的实施导致了平庸的解决方案,并导致修改算法以使用多目标优化。 已确定的进一步改进包括修改游戏以增加其复杂性并使其可进化。
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2021-10-09 22:41:55
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Java
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