A review of reinforcement learning for autonomous vehicles
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 402483
- Danışmanlar: PROF. JON TIMMIS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: The University of York
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 26
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
Structure of robotic systems is becoming more complex day by day. As a result, controller designers are required to have a wide comprehension of the system and the environment to provide successful and efficient results. Reinforcement Learning (RL) methods aim to eliminate this hindrance by enabling the robot to make decisions itself without relying on any external data or controller. In RL, robot with an objective has to interact with its environment and evaluate the outcomes to improve its actions to reach a goal. To date, numerous RL methods have been developed and implemented on actual robots. Although these methods have shown great improvement since the first appearance, they have aspects that should be improved to provide better results on real world implementations. In this paper, foundations of RL are introduced and RL methods are examined. Finally, RL implementations on real robots are surveyed.
Benzer Tezler
- Yapay zekâ ve demokrasi
Artificial intelligence and democracy
AYŞE NUR YAZICILAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
HukukGalatasaray ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖZSOY BOYUNSUZ
- Trajectory tracking control of a quadrotor with reinforcement learning
Pekiştirmeli öğrenme ile bir quadrotor'un yörünge takip kontrolü
EREN ÇAKMAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN
- Tedarik zincirinde stokların yatay paylaşım ile modellenmesi ve yeni yatay paylaşım yaklaşımları
Modeling of inventory in supply chain with lateral transshipment and new lateral transshipment approaches
BETÜL AYMAN
Doktora
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM DOĞAN
- Improving sample efficiency in reinforcement learning control using autoencoders
Pekiştirmeli öğrenme kontrolde otokodlayıcılar ile örnekleme verimliliğini arttırma
BURAK ER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN
- Tüketici yorumlarının fayda düzeyinin tahminlenmesine yönelik bir araştırma: Makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırılması
A study on estimating the usefulness level of consumer reviews: Comparison of machine learning algorithms
OĞUZHAN ARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Yönetim Bilişim SistemleriSakarya ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADEM AKBIYIK