NUMAMO, 2017, #1. Обзорная статья

Копирование и распространение без согласия авторов запрещено.

Text.ru - 84.10%

Numerical-Math-Modeling

Алгоритмы расчета траекторий движения мобильных роботов

Назимов А. И.

Ключевые слова: нейронная сеть, нейронная карта, рекуррентные нейронные сети, модель внутреннего представления, модель Вилакорта-Веларде-Макарова

Материал получен: 13.04.2014 | Принят: 09.02.2017

Аннотация. В этом обзоре представлены наиболее широко используемые алгоритмы и методы расчета траекторий движения мобильных минироботов. Большинство подобных алгоритмов основано на теории искусственных нейронных сетей, элементы которой также представлены в данной работе. Детально разбирается модель Вилакорта-Веларде-Макарова с описанием нейронных карт и рекуррентных нейронных сетей. Все представленные алгоритмы, модели и методы запрограммированы на JavaScript и демонстрируются в виде анимации.

В настоящий момент полный текст статьи не опубликован, так как производится редакционная работа и подготовка соответствующего содержания web-страницы. В одном из следующих выпусков numamo.org мы обязательно представим данную работу в ее полнотекстовой версии.
Рисунок 1. Демонстрация работы нейронной карты из модели Вилакорта-Веларде-Макарова [1]. Нейронная карта для искусственного интеллекта мобильного робота является прообразом нейронных сеток гиппокампа. Каждый раз, когда пробегает возбуждение по нейронной карте, все незакрытые области ассоциируются с препятствиями на пути мобильного работа. Таким образом, окружающее пространство проецируется на нейронную карту, и при движении мобильного робота согласно этой карте основная задача состоит в том, чтобы избежать столкновения с отмеченными на ней препятствиями. Более подробные результаты будут представлены в одном из следующих выпусков numamo.org.
Web-Reference [1] Villacorta-Atienza, J. Compact internal representation of dynamic situations: neural network implementing the causality principle / José Antonio Villacorta-Atienza, Manuel G. Velarde, Valeri A. Makarov // Biological Cybernetics. -2010. -№103. -DOI 10.1007/s00422-010-0398-2. -P.285