Developing a novel robust multi-agent task allocation algorithm for four-legged robot soccer domain
Dört bacaklı robot futbolu ortamı için yeni ve dayanıklı bir görev atama yöntemi geliştirilmesi
- Tez No: 196826
- Danışmanlar: PROF.DR. LEVENT AKIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
vüOZETü ËşË ËDORT BACAKLI ROBOT FUTBOLU ORTAMI ICIN YENIË ü ü ËVE DAYANIKLI BIR GOREV ATAMA YONTEMIËş Ë Ë ËGELISTIRILMESIUygun bir tasarım paradigması kullanıldığında, güreli olarak basit robotlardang ooluşan bir takım, karmaşık bir gürevi tek bir karmaşık robottan daha etkin bir şekildes s o s syerine getirebileceğinden şoklu-robot takımları giderek popülaritelerini arttırmaktalar.g c uCoklu-robot sistemlerinin tekil-robot sistemlerine güre ana avantajları sistemin hata-ş olara karşı dayanıklı olması ve paralel işlemeden ütürü yüksek performans sağlanmasıdır.s s ouu u gCoklu-robot sistemleri mayın temizlemeden gezegen keşiï¬erine, futbol oynamadan fe-ş slaket sonrası arama-kurtarma calışmalarına kadar pek cok uygulama alanına sahiptir.şs şRobot futbolu, sınırlı ve gürültülü algılayıcı bilgisi ve gürültülü eyleyiciler gibiu u uu u u uuï¬ziksel kısıtlara ve son derece dinamik değişen bir ortama sahip olduğundan, şoklu-gs g crobot uygulamalarını geliştirmek ve test etmek işin şok uygun bir ortamdır.s ccOyunu kazanma amacı bir dizi alt-amaca cevrilmeli, bu alt-amaşlara ulaşabilmekş c sişin gereken uygun eylemler seşilmeli ve oyun süresince iyileştirilmelidir. Uygun eylem-c c u sleri seşebilmek işin ortamin o anki durumunu değerlendirebiliyor olmamız, dolayısı ilec c gortam hakkında nitel bilgi sağlayabilen bazı olşutlerimiz olması gerekir.g ü cüBu şalışmada, ünce robotların ve topun sahadaki pozisyonlarından hesaplanancs obazı ülşutler tanımlayarak bu olşutler arasından bilgilendirici olduğu istatistiksel olarako cü ü cü gkanıtlanmış bir altkümeyi seşeceğiz. Sonra, seşilen ülşutlerin uzerine dayanıklı birs u cg c o cü ügürev paylaşımı yüntemi yerleştireceğiz. Gerek ülşut seşimi, gerek tasarlanan yüntemino s o s g o cü c osınanması konularındaki deneysel calışmalar detaylı olarak verilecektir.şs
Özet (Çeviri)
ivABSTRACTDEVELOPING A NOVEL ROBUST MULTI-AGENT TASKALLOCATION ALGORITHM FOR FOUR-LEGGEDROBOT SOCCER DOMAINMulti-robot systems become more popular since a team of relatively simple robotsmay achieve a complex goal more eï¬ectively than a single complex robot if a properdesign paradigm is used. Two main advantages of multi-robot systems over singlerobot systems are their robustness and higher performance due to parallel execution.Multi-robot systems have a wide application area from mine sweeping to planetaryexploration and from soccer playing to search and rescue operations in disaster areas.Robot soccer is a good platform to test and develop multi-robot applicationsbecause it has some physical limitations such as limited and noisy sensorial informationand noisy actuators as in the real life and it also has a highly dynamic environment.The goal of winning the game should be decomposed into a sequence of sub-goals and proper sequences of actions for achieving the subgoals should be selected andreï¬ned through execution. In order to be able to select proper actions at a time, itshould be able to evaluate the current situation of the environment so we have to havesome metrics that gives quantitative information about the environment.In this work, we ï¬rst propose some metrics calculated from positions of robotsand ball on the ï¬eld and select a subset of these metrics that are statistically provedto be informative. Then, a task allocation algorithm is built on top of those metrics.Experimental study on both metric selection and evaluation of the designed algorithmare given.
Benzer Tezler
- Balancing mixed adversarial perturbations: Towards robust reinforcement learning
Karma çekişmeli bozulmaları dengeleme: Gürbüz pekiştirmeli öğrenmeye doğru
MUSTAFA ERDEM
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE
- Multi-agent planning with automated curriculum learning
Otomatik müfredat öğrenmesi ile çoklu ajan planlaması
ONUR AKGÜN
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE
- Robust and adaptive deep reinforcement learning
Gürbüz ve uyarlanabilir derin pekiştirmeli öğrenme
SUZAN ECE ADA
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE UĞUR
PROF. DR. ERHAN ÖZTOP
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Düz atkı örme kumaşlarda ilmek eğikliğinin iplik özellikleri ile ilişkisi üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
FATMA ÇEKEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER