Geri Dön

Learning guided probabilistic planning

Ögrenme güdümlü olasılıksal planlama

  1. Tez No: 397952
  2. Yazar: MELİS KAPOTOĞLU
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SANEM SARIEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

Fiziksel dünyada eylemlerini yürüten robotlar, çeşitli hata durumlarıyla karşılaşabilirler. Özellikle hataların izole edilmediği dinamik ortamlarda çalışıldığında, hata ile karşılaşmak kaçınılmazdır. Sistemi kararlı hale getirebilmek için, robotun eylem yürütme sırasında karşılaştığı hataları saptayabilmesi ve tecrübe ettiği bu hatalardan daha sonraki plan yürütmelerinde kaçınması gerekmektedir. Geçmiş eylem yürütmelerinde tecrübe edilen hatalar, gelecekte karşılaşılabilecek potansiyel hatalardan kaçınmak için geliştirilen bir adaptif planlama stratejisinde kullanılabilir. Bu amaca ulaşabilmek için, geçmiş yürütmelerdeki gözlemler üzerinde öğrenme algoritması uygulanması gerekir. Bu tez kapsamında, bahsedilen problemin çözümü olarak öğrenme ve öğrenme güdümlü planlama yöntemleri önerilmektedir. Görev yürütme başarımını artırmak için, Tümevarımlı Mantıksal Programlama temelli bir deneyimsel öğrenme metodu ve öğrenme sürecinde edinilmiş deneyimleri kullanan olasılıksal bir planlama yapısı biraraya getirilerek gelişmiş bir robot sistemi oluşturulmuştur. Önerilen sistem, otonom bir gezgin robot ile yürütülen çoklu nesne etkileşim senaryolarında analiz edilmiştir. Burada amaç, kazanılmış tecrübeleri kullanarak karşılaşılması potansiyel olan hatalardan kaçınmak ve böylelikle belirli bir zaman süresince başarı ile toplanmış ve hedefe ulaştırılmış nesne sayısını olabildiğince artırmaktır.

Özet (Çeviri)

Robots should avoid potential failure situations to improve their performances. The failures which the robot has already experienced in its previous action executions can be used in an adaptive planning strategy to reduce potential failures in the future. Robots need to build and use their experience for achieving this objective. In this thesis, learning and learning-guided planning methods are proposed to address this problem. An experimental learning process using Inductive Logic Programming (ILP) and a probabilistic planning method that uses the experience gained by learning are integrated for improving task execution performance. The solutions are analyzed on a case study with an autonomous mobile robot in a multi-object manipulation domain where the objective is maximizing the number of collected objects while avoiding potential failures using experience. Obtained results indicate that the robot using the adaptive planning strategy ensures safety in task execution and maximizes the probability of success.

Benzer Tezler

  1. Havayolu işletmelerine ait web sitelerinin nöropazarlama temelli yapay zekâ - göz izleme (eye trackıng) yöntemi ile analizi

    'Analysis of websites of airlinecompanies with neuromarketing based artificial intelligence - eye tracking'.

    MURAT ÇELİKKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    ReklamcılıkÜsküdar Üniversitesi

    Nöropazarlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DİNÇER ATLI

  2. Probabilistic latent factor modelsfor transformative drug discovery

    Başlık çevirisi yok

    MURAT CAN COBANOGLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    BiyolojiUniversity of Pittsburgh

    DR. ZİV BAR-JOSEPH

  3. Fen öğretiminde açık uçlu araştırmacı sorgulayıcı öğrenme etkinliklerinin yaratıcılık ve girişimcilik becerilerine etkisi

    Open-ended investigative-interrogative learning activities and its effect on entrepreneurship and creativity in science teaching

    ERDEM ÇAKIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Eğitim ve ÖğretimKırıkkale Üniversitesi

    İlköğretim Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HARUN ÇELİK

  4. Development of a knowledge based risk mapping tool for international contruction projects

    Uluslararası inşaat projeleri için bilgi tabanlı risk haritalama aracının geliştirilmesi

    AÇELYA ECEM YILDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İREM DİKMEN TOKER

    PROF. DR. M. TALAT BİRGÖNÜL

  5. Türkiye'deki Suriye uyruklu adölesan gebelerin ekolojik sistem teorisi temelinde değerlendirilmesi: S.B.Ü. İstanbul Eğitim ve Araştırma Hastanesi örneklemi

    Evaluation of Syrian adolescent pregnancy in Turkey on the basis of ecological system theory: S.B.Ü. sample of Istanbul Training and Research Hospital

    ÖZGÜR SAĞLAM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Adli Tıpİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Sosyal Bilimler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEYLAN ZİYALAR