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检索条件"主题词=cyclic genetic algorithm"

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Using cyclic genetic algorithms to Learn Gaits for an Actual Quadruped Robot

Using Cyclic Genetic Algorithms to Learn Gaits for an Actual...

引用

IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC)

作者： Parker, Gary B. Tarimo, William T. Connecticut Coll Dept Comp Sci New London CT 06320 USA

ISBN: (纸本)9781457706530

It is a difficult task to generate optimal walking gaits for mobile legged robots. Generating and coordinating an optimal gait involves continually repeating a series of actions in order to create a sustained movement. In this work, we present the use of a cyclic genetic algorithm (CGA) to learn near optimal gaits for an actual quadruped servo-robot with three degrees of movement per leg. This robot was used to create a simulation model of the movement and states of the robot which included the robot's unique features and capabilities. The CGA used this model to learn gaits that were optimized for this particular robot. Tests done in simulation show the success of the CGA in evolving gait control programs and tests on robot show that these control programs produce reasonable gaits.

关键词： genetic algorithm cyclic Control Quadruped Gait Evolutionary Robotics Learning Control cyclic genetic algorithm

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Evolving Predator Control Programs for an Actual Hexapod Robot Predator

Evolving Predator Control Programs for an Actual Hexapod Rob...

引用

IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)

作者： Parker, Gary Gulcu, Basar Connecticut Coll Dept Comp Sci New London CT 06320 USA Sabanci Univ Dept Comp Sci & Engn Istanbul Turkey

ISBN: (纸本)9781467317146

In the development of autonomous robots, control program learning systems are important since they allow the robots to adapt to changes in their surroundings. Evolutionary Computation (EC) is a method that is used widely in learning systems. In previous research, we used a cyclic genetic algorithm (CGA), a form of EC, to evolve a simulated predator robot to test the effectiveness of a learning system in the predator/prey problem. The learned control program performed search, chase, and capture behavior using 64 sensor states relative to the nearest obstacle and the target, a simulated prey robot. In this paper, we present the results of a new set of trials, which were tested on the actual robots. The actual robots successfully performed desired behaviors, showing the effectiveness of the CGA learning system.

关键词： robotics genetic algorithm evolutionary robotics cyclic genetic algorithm autonomous agent learning

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The Effects of Using a Greedy Factor in Hexapod Gait Learning

The Effects of Using a Greedy Factor in Hexapod Gait Learnin...

引用

IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)

作者： Parker, Gary B. Tarimo, William T. Connecticut Coll Dept Comp Sci New London CT 06320 USA

ISBN: (纸本)9781424478354

Various selection schemes have been described for use in genetic algorithms. This paper investigates the effects of adding greediness to the standard roulette-wheel selection. The results of this study are tested on a cyclic genetic algorithm (CGA) used for learning gaits for a hexapod servo-robot. The effectiveness of CGA in learning optimal gaits with selection based on roulette-wheel selection with and without greediness is compared. The results were analyzed based on fitness of the individual gaits, convergence time of the evolution process, and the fitness of the entire population evolved. Results demonstrate that selection with too much greediness tends to prematurely converge with a sub-optimal solution, which results in poorer performance compared to the standard roulette-wheel selection. On the other hand, roulette-wheel selection with very low greediness evolves more diverse and fitter populations with individuals that result in the desired optimal gaits.

关键词： genetic algorithm cyclic Control Hexapod Greedy Selection Gait Evolutionary Robotics Learning Control cyclic genetic algorithm

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