ترجمه فارسی مقاله پر کردن شکاف بین یادگیری تا برنامه ریزی، حرکت اولیه و یادگیری تقویتی ایمن

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Bridging the gap between Learning-to-plan, Motion Primitives and Safe Reinforcement Learning
عنوان مقاله به فارسی پر کردن شکاف بین یادگیری تا برنامه ریزی، حرکت اولیه و یادگیری تقویتی ایمن
نویسندگان Piotr Kicki, Davide Tateo, Puze Liu, Jonas Guenster, Jan Peters, Krzysztof Walas
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 21
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Robotics,Machine Learning,روباتیک , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 26 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 26 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Trajectory planning under kinodynamic constraints is fundamental for advanced robotics applications that require dexterous, reactive, and rapid skills in complex environments. These constraints, which may represent task, safety, or actuator limitations, are essential for ensuring the proper functioning of robotic platforms and preventing unexpected behaviors. Recent advances in kinodynamic planning demonstrate that learning-to-plan techniques can generate complex and reactive motions under intricate constraints. However, these techniques necessitate the analytical modeling of both the robot and the entire task, a limiting assumption when systems are extremely complex or when constructing accurate task models is prohibitive. This paper addresses this limitation by combining learning-to-plan methods with reinforcement learning, resulting in a novel integration of black-box learning of motion primitives and optimization. We evaluate our approach against state-of-the-art safe reinforcement learning methods, showing that our technique, particularly when exploiting task structure, outperforms baseline methods in challenging scenarios such as planning to hit in robot air hockey. This work demonstrates the potential of our integrated approach to enhance the performance and safety of robots operating under complex kinodynamic constraints.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

برنامه ریزی مسیر تحت محدودیت های کینودینامیکی برای کاربردهای پیشرفته روباتیک که به مهارتهای چرب ، واکنشی و سریع در محیط های پیچیده نیاز دارند ، اساسی است.این محدودیت ها ، که ممکن است نشان دهنده محدودیت های وظیفه ، ایمنی یا محرک باشد ، برای اطمینان از عملکرد مناسب سیستم عامل های روباتیک و جلوگیری از رفتارهای غیر منتظره ضروری است.پیشرفت های اخیر در برنامه ریزی کینودینامیکی نشان می دهد که تکنیک های یادگیری به برنامه می توانند حرکات پیچیده و واکنشی را تحت محدودیت های پیچیده ایجاد کنند.با این حال ، این تکنیک ها به مدل سازی تحلیلی هم روبات و هم کل کار نیاز دارند ، یک فرض محدود کننده وقتی سیستم ها بسیار پیچیده هستند یا هنگام ساخت مدل های کار دقیق ، ممنوع است.در این مقاله به این محدودیت با ترکیب روشهای یادگیری به برنامه با یادگیری تقویت شده ، و در نتیجه ادغام جدید یادگیری جعبه سیاه از بدوی های حرکتی و بهینه سازی می پردازد.ما رویکرد خود را در برابر روشهای پیشرفته یادگیری تقویت کننده ایمن ارزیابی می کنیم ، نشان می دهیم که تکنیک ما ، به ویژه هنگام بهره برداری از ساختار کار ، از روشهای پایه در سناریوهای چالش برانگیز مانند برنامه ریزی برای ضربه زدن به هاکی هوایی ربات استفاده می کند.این کار پتانسیل رویکرد یکپارچه ما را برای تقویت عملکرد و ایمنی روبات هایی که تحت محدودیت های پیچیده کینودینامیکی کار می کنند ، نشان می دهد.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.