Различные подходы управления движением мобильных роботов на основе технологий мягких вычислений

В статье рассматривается использование различных типов интеллектуальных алгоритмов на основе технологий мягких вычислений: искусственных нейронных сетей (НС), нечеткой логики (НЛ) и генетических алгоритмов (ГА) для реализации планирования и управления движением мобильных роботов. Представлены резуль...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Штучний інтелект
Дата:2012
Автори: Даринцев, О.В., Мигранов, А.Б.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2012
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/57192
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Различные подходы управления движением мобильных роботов на основе технологий мягких вычислений / О.В. Даринцев, А.Б. Мигранов // Штучний інтелект. — 2012. — № 3. — С. 339-347. — Бібліогр.: 6 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:В статье рассматривается использование различных типов интеллектуальных алгоритмов на основе технологий мягких вычислений: искусственных нейронных сетей (НС), нечеткой логики (НЛ) и генетических алгоритмов (ГА) для реализации планирования и управления движением мобильных роботов. Представлены результаты моделирования и выделены ключевые особенности использования рассматриваемых подходов. У статті розглядається використання різних типів інтелектуальних алгоритмів на основі технологій м’яких обчислень: штучних нейронних мереж, нечіткої логіки і генетичних алгоритмів для реалізації планування та керування рухом мобільних роботів. Представлені результати моделювання та виділено основні особливості використання аналізованих підходів. The article discusses the use of different types of intelligent algorithms based on soft computing technologies, i.e. artificial neural networks, fuzzy logic and genetic algorithms to implement planning and motion control of mobile robots. The simulation results and highlights the main features of the considered approaches.
ISSN:1561-5359