Equilibrium-Driven Adaptive Behavior Design
Visualitza/Obre
Equilibrium-Driven Adaptive Behavior Design.pdf (295,9Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
10.1007/978-3-642-21498-1_74
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/13975
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2011
EditorSpringer Verlag
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
In autonomous robotics, scalability is a primary discriminator for evaluating a behavior design methodology. Such a proposed methodology must also allow efficient and effective conversion from desired to implemented behavior. From the concepts of equilibrium and homeostasis, it follows that behavior could be seen as driven rather than controlled. Homeostatic variables allow the development of need elements to completely implement drive and processing elements in a synthetic nervous system. Furthermore, an autonomous robot or system must act with a sense of meaning as opposed to being a human-command executor. Learning is fundamental in adding adaptability, and its efficient implementation will directly improve scalability. It is shown how using classical conditioning to learn obstacle avoidance can be implemented with need elements instead of an existing artificial neural network (ANN) solution.
CitacióOlivier, P.; Moreno, J. Equilibrium-Driven Adaptive Behavior Design. A: International Work-Conference on Artificial Neural Networks. "11th International Work-Conference on Artificial Neural Networks". Torremolinos: Springer Verlag, 2011, p. 589-596.
ISBN978-3-642-21497-4
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Equilibrium-Driven Adaptive Behavior Design.pdf | 295,9Kb | Accés restringit |