【24h】

Evolving Neuro-Modules and their Interfaces to Control Autonomous Robots

机译:不断发展的神经模块及其控制自主机器人的接口

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摘要

An evolutionary algorithm for the creation of recurrent network structures is presented. The aim is to develop neural networks controlling the behaviour of miniature robots. Two neuro-modules are created separately using this evolutionary approach. The first neuro-module gives the agents the ability to move within an environment without colliding with obstacles. The second neuro-module provides the agents with a phototropic behaviour. The interaction of the neuro-modules is then investigated evolving the necessary interface to provide the agents with a coherent obstacle avoidance and phototropic behaviour. The evolution process is carried out in a simulated environment and individuals with high performance are also tested on a physical environment with the use of Khepera robots.
机译:提出了一种用于创建递归网络结构的进化算法。目的是开发控制微型机器人行为的神经网络。使用这种进化方法分别创建了两个神经模块。第一神经模块使代理能够在环境中移动而不会与障碍物碰撞。第二神经模块为代理提供光致行为。然后研究了神经模块的相互作用,发展了必要的界面,从而为药物提供了连贯的避障和光致行为。进化过程在模拟环境中进行,并且使用Khepera机器人在物理环境中测试了高性能个体。

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