機(jī)器人杯是一個(gè)推動(dòng)機(jī)器人基礎(chǔ)科技研究的平臺機(jī)械設(shè)計(jì)制造及自動(dòng)化專業(yè)畢業(yè)設(shè)計(jì)外文翻譯-資料下載頁
2025-06-03 17:37本頁面
【正文】 ， 升級功能計(jì)算當(dāng)前固有狀態(tài)、輸入、要執(zhí)行的行為和新狀態(tài)的強(qiáng)化，并且根據(jù)存儲起來的固有狀態(tài)信息，評價(jià)功能 V計(jì)算固有狀態(tài)并輸入一個(gè)動(dòng)作。在不同的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中， U和 V有一些不同點(diǎn)。 Q 學(xué)習(xí)僅僅是一個(gè)典型 的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，在這種模式中，訓(xùn)練樣本并不跟 S,A相似，相似的是給機(jī)器人行為的獎(jiǎng)勵(lì)。所以很難通過學(xué)習(xí)得到最好的∏ :S→ A 策略。這個(gè)問題可以通過學(xué)習(xí)定義在狀態(tài)和行為之上的評價(jià)功能來解決。通過學(xué)習(xí)評價(jià)功能，一個(gè) 智能體 獲得最基本的策略。一個(gè)很明顯的 好的評價(jià)功能是 V*，當(dāng) V*（ S1） V*（ S2）時(shí)， 智能體 將會希望進(jìn)入 S1，因?yàn)槟菢訒玫揭粋€(gè)大一些的獎(jiǎng)賞。當(dāng)然 智能體 會選擇行為，而不會選擇狀態(tài)。 8 研究機(jī)器人杯的意義 ： 通過仔細(xì)考慮，我們可以提出更多的內(nèi)容和難題，我們看起來有理由拒絕“人類和機(jī)器之間的比賽”的想象，因 為在當(dāng)前要達(dá)到這樣的目標(biāo)是不可能的。 但是回望歷史，過去有太多的我們先人無法想象的科學(xué)成就不是嗎？ 50 年內(nèi)人們將會 對 科學(xué)發(fā)展 產(chǎn)生新的認(rèn)識 。從第一架萊特兄弟的飛機(jī)試飛成功到阿波羅號飛船登陸月球，大約僅有半個(gè)世紀(jì)，同樣從第一臺電腦的誕生到“深藍(lán)”電腦打敗人類天才也是半個(gè)世紀(jì)?，F(xiàn)在我們應(yīng)該明白， 在 50 年后， 我們在“人類和機(jī)器之間的比賽”面前 將不會 說不。 我們現(xiàn)在需要的是創(chuàng)新與積極參與，我們應(yīng)該做的是盡最大努力去促進(jìn)這個(gè)過程。 很明顯我們應(yīng)更加注重創(chuàng)新，機(jī)器人杯包含人工生命、能源、動(dòng)力、材料等學(xué)科的發(fā)展，同樣它也孕 育著機(jī)械、電子、控制、信息和電腦等與機(jī)器人相關(guān)的學(xué)科的重大突破。 機(jī)器人杯 雖然只是 幾個(gè)球員的高科技球賽，但它卻向我們 展示了令人費(fèi)解 的場景，比如機(jī)器人撞墻，兩個(gè)機(jī)器人相互糾纏，并且有些機(jī)器人顯得很迷亂，并不關(guān)心球在哪里。人們不理解為什么機(jī)器人的智 力 還 趕 不上個(gè)孩子。 這就是說讓機(jī)器人擁有人類的智慧及思考能力 哪怕 是三歲小孩的能力并不是一件容易的事情，到 2050 年，科學(xué)家們想組建一支全自動(dòng)的能夠在與人類冠軍隊(duì)的比賽中獲勝的機(jī)器人隊(duì)伍。這是一個(gè)偉大的目標(biāo)。 結(jié)語 ： 這個(gè)論文討論了一些 MAS 系統(tǒng)和機(jī)器人杯的主要技 術(shù)。這個(gè)主要目標(biāo)是讓讀者知道更多的關(guān)于 智能體 系統(tǒng)的知識和引 發(fā) 智能體 導(dǎo)向技術(shù)的快速成熟的原因。 程序設(shè)計(jì)的發(fā)展總共有四個(gè)階段：面向過程的編程，模塊化編程，面向?qū)ο蟮木幊蹋?智能 編程。 每個(gè)過程都是越來越抽象越來越模糊的建模工程，直到最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)編程。因此 智能 化的編程是編程史上不可避免的一個(gè)過程，機(jī)器人杯是一個(gè)促進(jìn)機(jī)器人基礎(chǔ)技術(shù)研究的動(dòng)力。 致 謝 ： 本作品獲得了中國博士基金組織的支持 。 參考文獻(xiàn)： [1]Balch T, Mhybite (2021), Social Potentials for Scalable MultiRobot Formation. IEEE International Robotics and Automation (ICRA 2021):7380. [2]Magnus Boman(1999), Agent Programming in RoboCup39。99. AgentLink NewsLetter, (4), November 1999. [3]Burkhard H D,et al (2021),The Road to RoboCup 2050. IEEE Robotics amp。 Automation Magazine. Jun. 2021: 3138. [4]Cai Qingsheng, Zhang Bo (2021), An agent team reinforcement learning model and its application. (J). Journal of Computer Research and Development. 2021,37(9): 1087 1093. In China. [5]Cheng Xianyi (2021), Agent Computing. Haerbin(China): Hei Longjiang science and technology press. 2021. [6]Cheng Xianyi et al(2021),.Reinforcement Learning in Simulation RoboCup Soccer. Proceeding of 2021 International Conference on Machine Learning and Cyberics (ICML2021),in China, IEEE Catalog Number:04EX826. pp244248. [7]Fredrik Heintz (2021), RoboSoc a System for Developing RoboCup Agents for Educational Use. Master39。s thesis, Department of Computer and Information Science, university, March 2021. [8]Hiroaki Y et al (2021), A Distributed Control Scheme for Multiple Robotic Vehicles to Make Group Forma and Autonomous systems,2021, 125 –147. Silvia Coradeschi and Jacek Malec(1999), How to make achallenging AI course enjoyable using the RoboCup soccer simulation system. In RoboCup98:The Second Robot World Cup Soccer Games and Conference, pages 120{124. Springer verlag, 1999. [9]Johan Kummeneje, David , and H_akan L. Younes (1999), UBU – an object oriented RoboCup Team. In Johan Kummeneje and Magnus Boman, editors, Int7 1999 Papers. 1999. [10]Johan Kummeneje (1999), Simulated Robotic Soccer and the Use of Sociology in Real Time Mission Critical Systems. In L. R. Welch and M. W. Masters,editors, Proceedings of RTMCS Workshop, IEEE, December 1999
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