معرفي اين پروژه به درك و توسعه تكنيك هاي مختلف مي پردازد يادگيري تقويتي و يادگيري تقويت عميق ، كه در آن عامل وجود دارد قادر به يادگيري وظايف از بازخورد آموزش رباتيك مبتدي به دست آمده از محيط در نتيجه از اقدامات آنها به طور خاص ، چالش آموزش بازوي روباتيك براي يادگيري اجرا است
مجموعه اي از وظايف با پيچيدگي متفاوت ، با استفاده از الگوريتم هاي مختلف يادگيري تقويتي (RL) و يادگيري تقويت عميق (). براي انجام اين كار ، ما از جعبه ابزار S- ، كه براي مطالعه استفاده از حالتهاي نمايندگي در الگوريتم هاي RL ايجاد شده است. در اين پروژه ما آزمايشات را انجام مي دهيم
استفاده از يادگيري تمام به انتها ، جايي كه عامل به طور مستقيم از آن ياد مي گيرد مشاهدات خام سنسورها (در مورد ما ، دوربين در اين كار ، انجام روش شناسي اي كه به ما امكان درك بهتر را مي دهد ، ضروري بوده است ويژگي هاي الگوريتم هاي تشكيل دهنده هنر ، و آن آنها در آزمايش ها استفاده مي شوند. آموزش رباتيك مبتدي به لطف اين تحقيقات قبلي ، اين امر امكان پذير بوده است
نتيجه گيري منطقي و موجه ، درك بهتر رفتار توسط هر الگوريتم نمايش داده مي شود. لازم به ذكر است كه براي اين نوع يادگيري نتايج خوبي به دست مي آيد تا زماني كه ربات "آنچه هست" ياد نگيرد ، بسياري از تكرارهاي كار ضروري است خوب است و چه چيزي اشتباه است ". به همين دليل آزمايشات در شبيه ساز انجام مي شود ،
زيرا از اين طريق مي توان سرعت محاسبه را افزايش داده و خطرات را كاهش داد تجربي ربات هاي صنعتي به عنوان تكامل ماشين آلات اتوماتيك متولد شدند معمولي ، با اين مزيت كه به راحتي با بسياري از وظايف سازگار مي شوند رسيدگي. روبات ها آموزش رباتيك مبتدي معمولاً به تكنسين يا مهندس متخصص نياز دارند
كه قبلاً هريك از مسيري را كه ربات بايد در طول آن طي كند ، تعريف مي كند وظيفه. اين واقعيت باعث مي شود كه قبل از هرگونه حداقل تغيير در فرآيند توليد ، برنامه ريزي مجدد مسيرها ضروري است يك ربات معمولاً مجهز به تعداد زيادي سنسور حضور ، سنسور ديد و غيره همراه با سيگنالهاي ارتباطي كه به آن امكان تعامل با محيط خود را مي دهد. بدون با اين حال ، ايرانيان سايبر همان مشكل باقي مي ماند: به طور معمول ربات رفتار مي كند
نماينده اي كه فقط نسبت به آنچه براي او از پيش تعيين شده واكنش نشان مي دهد. بنابراين كمبودي وجود دارداز اهميت عمومي برخوردار است از سوي ديگر ، در زمينه تحقيقات ، هوش مصنوعي (AI) يكي از آموزش رباتيك مبتدي موارد زير است مناطقي كه امروزه بيشترين توسعه و پتانسيل را دارند. از زمان ظاهر شدن () [1] ، يادگيري از طريق شبكه هاي عصبي عميق (عميق يادگيري) زمينه هاي بيشتري را براي كشف راه حل ها به كار مي گيرد
جايگزين و م moreثرتر از موارد فعلي است. در اين بخش ما به تئوري هوش مصنوعي و به ويژه يادگيري تقويتي با هدف باز كردن راه براي كاربردها مي پردازيم ربات هايي كه داراي اين نوع فناوري هستند. تكنيك هاي يادگيري تقويتي (RL) بر اساس برخي از اصول اساسي است كه ما در طول اين پروژه برجسته مي كنيم. دستيابي به سيستمي با قابليت انطباق و يادگيري مداوم ، كه اصلاح شود
مدل شما به طور خودكار هنگام آموزش رباتيك مبتدي مواجه شدن با شرايط جديد ، نه اين فقط اجازه مي دهد كه رباتيك در بخشهاي بيشتري از صنعت كاشته شود ، اما همچنين مي تواند گامي مهم در جهت استفاده از روباتيك در خارج از كشور باشد
است.
2.1 مقدمه اي بر هوش مصنوعي اول ، ما بايد منظور از هوش مصنوعي (AI) را روشن كنيم. يك عامل هوشمند قادر است محيط خود را درك كرده و از عملكردهاي شناختي معمولي انسانها مانند استدلال و راه حل ، استفاده كند. از مشكلات جديد به عبارت ديگر ، هوش مصنوعي توانايي a است براي تفسير صحيح داده هاي خارجي ، يادگيري از داده هاي گفته شده و استفاده از اين دانش براي دستيابي به وظايف و اهداف خاص از طريق آموزش رباتيك مبتدي سازگاري[2] در مورد RL ، نماينده با در نظر گرفتن اقدامات انجام شده را انتخاب مي كند يك هدف كوتاه مدت (كه به حداكثر رساندن شانس موفقيت شما يا پاداش) ، بدون از دست دادن هدف بلند مدت حل يك كار.