TRANSPOSING SIMULATED SELF-ORGANIZING ROBOTS INTO REALITY USING THE PLUG LEARN ARCHITECTURE

机译：使用插头和学习架构将模拟自组织机器人转换为现实

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Simulations for robots like the robot simulator LPZROBOTS allow a fast proof of theoretical concepts using self-organizing neural networks. This publication presents a hardware platform as a solution to transpose these theoretical results to real robots without the time consuming reimplementation of algorithms and without the loss of computational power a standard desktop PC offers. This is shown by the example of the THREECHAINED TWOWHEELED robot which gains embodiment and shows the same emergent behaviour in comparison to the simulated counterpart.

机译：机器人模拟器Lpzrobots的机器人模拟允许使用自组织神经网络快速证明理论概念。本出版物将硬件平台作为解决方案，以便在不耗时的算法耗时的情况下将这些理论结果转换为真实机器人，而不会损失计算电量标准台式电脑提供。这是通过增益实施例的出汗的两条机器人的示例示出了，与模拟对应物相比，其出现了相同的紧急行为。

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来源
《International Conference on Fuzzy Computation》|2010年||共8页
会议地点
作者
Frank Guttler; Wolfgang Rabe; Jorn Hoffmann; Martin Bogdan; Ralf Der;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP301-53;
关键词
Robotics; Self-organization; Neural networks;

机译：机器人;自我组织;神经网络;

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