Abstract-Navigation är en av de grundläggande uppgifterna för en mobil robot. De flesta vägplaneringsstrategier har utformats för att helt och hållet lösa det givna problemet från grunden med tanke på robotens nuvarande och målkonfigurationer. Även om dessa strategier ger mycket effektiva planer, brukar den beräknade politiken inte överföras till andra, liknande uppgifter. Vi föreslår att lära sig relationella beslutsträd som abstrakta navigeringsstrategier från exempelvägar. Relationell abstraktion har flera intressanta och viktiga egenskaper. För det första gör det möjligt för en mobil robot att generalisera navigeringsplaner från specifika exempel som tillhandahålls av användare eller prospektering. För det andra kan den navigeringspolicy som man lär sig i en miljö överföras till okända miljöer. I flera experiment med riktiga robotar i en verklig miljö och i simulerade körningar visar vi nyttan av vårt tillvägagångssätt.
I Ref, ett förslag om att lära relations beslut träd som abstrakta navigeringsstrategier från exempel vägar i presenteras.
Learning Relational Navigation Policies
{'venue': '2006 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2006 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}