title: Integration of machine learning and heuristic search in path planning
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Савельев Антон Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Savelev Anton Igorevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Олейник Иван Васильевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Olejnik Ivan Vasilevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Куликов Александр Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kulikov Aleksandr Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:50:05Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:50:05Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 069019
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/40204
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассматривается одна из наиболее важных задач в робототехнике – задача планирования траектории. В рамках работы проводится анализ научной литературы в области этой задачи, а также в области применения методов машинного обучения и эвристического поиска для её решения. Целью работы является повышение эффективности алгоритма A* на графах регулярной декомпозиции сетки. Основной задачей является разработка универсального нейросетевого метода, позволяющего получить аппроксимацию идеальной эвристической функции – предсказанную эвристику, для её использования в алгоритме A* в рамках задачи планирования траектории, решаемой на графах регулярной декомпозиции сетки. Проводится экспериментальное исследование разработанного метода.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The work considers one of the most important tasks in robotics – the path planning problem. The work includes an analysis of the scientific literature in the field of this problem, as well as in the field of application of machine learning methods and heuristic search used for its solution. The main goal of this work is to increase the efficiency of the A* algorithm on regular grids by developing a universal neural network approach that allows to obtain an approximation of a perfect heuristic function. A learned heuristic thus obtained is then used in the A* algorithm within the path planning problem solved on regular grids. An experimental study of the developed approach is carried out.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: планирование траектории
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: эвристический поиск
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: path planning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: heuristic search
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Integration of machine learning and heuristic search in path planning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Интеграция методов машинного обучения и эвристического поиска в задачах планирования траектории
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st069019.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40204/2/st069019.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,26 MB
resources.filename: reviewSV_olejnik.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40204/3/reviewSV_olejnik.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 55,36 kB