タグ付けされた質問 「artificial-intelligence」

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部屋掃除ロボットをプログラムするには、どのアルゴリズムを実装する必要がありますか?
この質問では、次のことが不明であると想定しています。 部屋の大きさと形 ロボットの場所 障害物の存在 また、次のものが一定であると仮定します。 部屋の大きさと形 すべての(存在する場合)障害物の数、形状、および場所 また、ロボットには次のプロパティがあると仮定します。 絶対単位の増分でのみ前進し、度単位で回転できます。また、移動する操作は、成功した場合はtrueを返し、障害のため移動に失敗した場合はfalseを返します。 合理的に無制限の動力源(それは、天井のない常時太陽に面している宇宙ステーションに置かれた太陽動力ロボットであるとしましょう) すべての移動と回転は毎回絶対精度で実行されます(信頼できないデータについて心配する必要はありません) 最後に、ロボットの環境の以下の特性を考慮してください。 天井のない宇宙ステーション上にあるため、部屋は安全ですが、通過する彗星にイライラするほど近いため、ほこり(および氷)が常に環境を散らかしています。 私はこの質問のはるかに簡単なバージョンを求められました(部屋は長方形であり、障害はありません、どのように移動すると、少なくとも一度はすべての部分を超えることができることを保証します)障害物の形状や存在を保証するものではありません。私はダイクストラのアルゴリズムでこれを調べ始めましたが、他の人がこれにどのようにアプローチするのか(またはこれに対するよく受け入れられた答えがある場合はどうですか?)

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強化学習を使用したロボットに続くラインのプログラミング
強化学習アルゴリズムを使用して、ロボットに続くラインをプログラミングすることを検討しています。私が熟考している質問は、どのようにアルゴリズムを取得して、任意のパスをナビゲートすることを学ぶことができますか? 強化学習のためにサットン&バルトブックをたどり、競馬場での運動の問題を解決しました。そこでは、車のエージェントがコースから出て速度を調整しないことを学びました。しかし、その運動の問題により、エージェントは訓練を受けたトラックをナビゲートする方法を学ぶことができました。 ロボットに任意の経路をナビゲートさせることは強化学習の範囲内ですか?エージェントはレースサーキットまたはパスのマップを絶対に持っている必要がありますか?状態空間にどのようなパラメーターを使用できますか?

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ドローンの仮想テスト環境
ドローン用AIプログラムのテストに理想的なロボット開発環境(例:クワッドロプター、飛行機、ヘリコプターなど)を知っている人はいますか?Microsoft Robotics Developer Studioのような仮想環境(重力、風などの屋外環境など)を含み、飛行力学をテストしたいのですが。AIプログラムがドローンを操縦するために使用できる、GPS、高度計、ジャイロなどの仮想ドローンにセンサーを追加するオプションが欲しいのですが。

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人工知能とロボット工学は異なりますか?
AIとロボティクスを区別するのに助けが必要です。AIとロボット工学は2つの異なる分野ですか、それともロボット工学はAIの主題ですか? AIとロボティクスのキャリアを追求したいです。だからあなたの貴重な提案が必要です。ウェブや応募したい大学を検索しましたが、探しているものが見つかりませんでした。

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環境と相互作用するロボットの時系列の力データをモデル化するためのHMM対CRF?
さまざまなテクスチャを持つ環境オブジェクトと相互作用するロボットの時系列の力データがあります。時系列データを利用して、テクスチャをスムーズ、ラフ、モデレートなどのカテゴリに分類して、さまざまなテクスチャのモデルを開発したいと思います。この目的のために、隠れマルコフモデルで十分ですか、それとも条件付きランダムフィールドを使用する必要がありますか?さらに多くのカテゴリに分類することを決定し、各カテゴリ間の区別が非常に微妙である場合、その場合はどのような選択が適切でしょうか?テクスチャをこれらのカテゴリに分類するために必要なすべての情報を取得するには、force-dataで十分ですか? 返信ありがとうございます:)

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人間が群集の中でオーディオを選別できるのはなぜですか?ロボットが同じことをするのに何が必要ですか?
私は今日のロボティクス会議に出席していましたが、スピーカーの1人が、人のようにオーディオを選別できないため、群衆の中でロボットが同様に機能できないと述べました。 なぜ人々はオーディオをそれほどうまく選別できるのですか?そしてロボットが同じことをするのに何が必要でしょうか? 私はBose Aviationヘッドセットのようなアクティブノイズリダクション(ANR)を知っていますが、それは私が話していることではありません。すべてを取り入れることのできる能力について考えていますが、重要だと思うものだけを処理します。
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