| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Viedās datortehnoloģijas |
| Nosaukums |
Dziļās apmācības risinājumi noliktavu robotu navigācijā un vadībā |
| Nosaukums angļu valodā |
Deep Learning Solutions in Warehouse Robot Navigation and Control |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Kārlis Berkolds |
| Recenzents |
Jevgēnijs Teličko |
| Anotācija |
Darba mērķis ir izpētīt un noteikt piemērotāko, robota vadības dziļās stimulētās
apmācības risinājuma algoritmu, autonoma robota navigācijai noliktavu vidē. Darbā
vispirms tiek salīdzināti tradicionālie navigācijas paņēmieni ar mūsdienu
mašīnmācīšnās paņēmieniem, apskatīts autonomas navigācijas pielietojums noliktavās,
pamatota dziļas stimulētās apmācības izvēle mainīgās noliktavu vidēs.
Praktiskajai pārbaudei, tiek veikta imitācijas vides izvēle, aprakstīts izmantotais
imitācijas vides risinājums, tālāk tiek veikta noliktavas vides imitācijas ieviešana,
apskatīti eksperimenta realizējamie dziļās stimulētās apmācības algoritmi, to darbība,
atlīdzības funkcija, tad tiek veikta risinājumu apmācība un ievākti tās dati.
Galā balsoties uz veikto algoritmu apmācību, tiek noteikts, ka TD3 algoritms
izraisīja mazāku sadursmju skaitu, un tā apmācības process bija stabilāks un ātrāks.
Tiek secināts, ka piemērotākais algoritms no apskatītajiem ieviešanai imitētā noliktavas
vidē ir TD3.
Darbs satur 60 lappuses, 18 attēlus, 2 pielikumus un 44 informācijas avotus. |
| Atslēgas vārdi |
Dziļā stimulētā mašīnmācīšanās, robotu navigācija, noliktavas navigācija, autonomi mobilie roboti. |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Deep stimulated machine learning, robot navigation, warehouse navigation, autonomous mobile robots. |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2025 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
27.05.2025 23:35:33 |
