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1. (WO2001078951) PROCEDE PERMETTANT DE TROUVER UNE TRAJECTOIRE SEMI-OPTIMALE DANS UN ENVIRONNEMENT TOTALEMENT INCONNU
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication : WO/2001/078951 N° de la demande internationale : PCT/JP2000/002427
Date de publication : 25.10.2001 Date de dépôt international : 13.04.2000
CIB :
G05D 1/02 (2006.01)
G PHYSIQUE
05
COMMANDE; RÉGULATION
D
SYSTÈMES DE COMMANDE OU DE RÉGULATION DES VARIABLES NON ÉLECTRIQUES
1
Commande de la position, du cap, de l'altitude ou de l'attitude des véhicules terrestres, aquatiques, aériens ou spatiaux, p.ex. pilote automatique
02
Commande de la position ou du cap par référence à un système à deux dimensions
Déposants : LIN, ZhiMin[CN/JP]; JP
Inventeurs : LIN, ZhiMin; JP
Données relatives à la priorité :
Titre (EN) SEMI-OPTIMAL PATH FINDING IN A WHOLLY UNKNOWN ENVIRONMENT
(FR) PROCEDE PERMETTANT DE TROUVER UNE TRAJECTOIRE SEMI-OPTIMALE DANS UN ENVIRONNEMENT TOTALEMENT INCONNU
Abrégé :
(EN) A mobile robot, which is guided by a new learning algorithm is presented. The first task for the robot is searching a path like a human being. That is, finding a semi-optimal path to a given goal in a wholly unknown, unpredictable and partly, dynamic large-scale environment. Therefore, it demands high technique of environment modeling through learning. Because the robot should realize its missions within the framework of the task knowledge, there appears a new phenomenon and a Dead Corner theory: genetic algorithm and reinforcement learning algorithm are the basis for the presented theory. Powerful methods are described in the mathematics tool of MDP models. The essential method of the sub-goal method is similar with the Sub-goal method of Options over MDP theory and has been successfully proved. The presented theory is a refined theory of A Learning Classifier System theory. Most of the theory has been proved in a visualization platform of an animation simulator.
(FR) L'invention concerne un robot mobile guidé par un nouvel algorithme d'apprentissage. La première tâche de ce robot consiste à rechercher une trajectoire comme pourrait le faire un être humain. C'est à dire, rechercher une trajectoire semi-optimale permettant d'atteindre un objectif donné dans un environnement à grande échelle totalement inconnu, imprévisible et en partie dynamique. Ceci exige une excellente technique de modélisation de l'environnement par apprentissage. Le robot devant accomplir sa mission dans le cadre de la connaissance d'une tâche, il convient de prendre en compte un nouveau phénomène et une théorie de l'angle mort, l'algorithme génétique et l'algorithme d'apprentissage de renforcement constituent les éléments de base nécessaires à la théorie susmentionnée. L'invention concerne des procédés puissants qui sont décrit dans l'outil mathématique des modèles de processus de décision de Markov (MDP). L'aspect principal du procédé de l'objectif partiel est similaire au procédé de l'objectif partiel d'options dans le cadre de la théorie MDP, et il s'est avéré efficace. La théorie décrite dans cette invention est une théorie affinée d'une théorie de système de classification d'apprentissage. L'essentiel de cette théorie a été prouvé sur une plate-forme de visualisation d'un simulateur d'animation.
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Office européen des brevets (OEB (AT, BE, CH, CY, DE, DK, ES, FI, FR, GB, GR, IE, IT, LU, MC, NL, PT, SE)
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Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)