ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПЛАНИРОВАНИЯ ПЕРЕМЕЩЕНИЯ АВТОНОМНОГО РОБОТА

Петров Денис Сергеевич

для применения современных средств мобильной робототехники и различных видов автопилотируемого транспорта требуются эффективные алгоритмы планирования перемещения. Подобный алгоритм должен строить как глобальную траекторию, так и учитывать локальные параметры местности и параметры состояния управляемого объекта, показатели сенсоров и прочее. Одним из перспективных направлений, которое может реализовать алгоритм с указанными требованиями, являются нейронные сети и машинное обучение. В работе проведен анализ алгоритмов планирования перемещения автономных подвижных объектов на основе нейронных сетей, рассмотрены особенности каждого метода. Проведена классификация данных методов по уровню управления и количеству используемых данных об окружении и состоянии объекта. На основе анализа выбирается подход для дальнейшего исследования решения проблемы эффективного планирования перемещения.

Ключевые слова:планирование перемещения, мобильная робототехника, нейронные сети, машинное обучение, обучение с подкреплением, глубокое обучение.