Abstract Evolutionary Robotics (ER) är en lovande metodik, avsedd för den autonoma utvecklingen av robotar, där deras beteenden erhålls som en följd av den strukturella kopplingen mellan robot och miljö. Det är viktigt att det finns en stor mängd interaktion för att generera komplexa beteenden. Således är det idag vanligt att använda simulering för att påskynda inlärningsprocessen; men simuleringar uppnås från godtyckliga offline-designer, snarare än från resultatet av förkroppsligade kognitiva processer. Enligt verkligheten gap problem, styrenheter som utvecklats i simulering brukar inte tillåta samma beteende att uppstå en gång överförs till den verkliga roboten. Vissa preliminära metoder för att kombinera simulering och verklighet finns i ER-litteraturen, men det finns ingen tillfredsställande lösning tillgänglig. I detta arbete diskuterar vi de senaste framstegen inom neurovetenskap som en motivation för användning av miljöanpassade simuleringar, som kan uppnås genom co-evolution av robotbeteende och simulator. Vi presenterar en algoritm där endast skillnaderna mellan beteende fitness som erhållits i verkligheten kontra som erhållits i simuleringar används som återkoppling för att anpassa en simulering. Den föreslagna algoritmen valideras experimentellt genom att visa den framgångsrika utvecklingen och kontinuerlig överföring till verkligheten av två komplexa lågnivåbeteenden med Sony AIBO 1 robotar: gångoptimering och bollsparkande beteende.
Metoden validerades med en Sony AIBO robot på två uppgifter: gångoptimering och bollsparkande REF.
Combining Simulation and Reality in Evolutionary Robotics
{'venue': 'JOURNAL OF INTELLIGENT AND ROBOTIC SYSTEMS 50(1), 19-39. 2007', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}