الملخص
تمت ترجمة أجزاء من هذه الصفحة آلياً وقد تحتوي على أخطاء.
نقدم RACER، وهو إطار تحكم هرمي لسباقات الروبوتات رباعية الأرجل ذات العجلات، يجمع بين مخطط MPPI ونموذج ديناميكيات متبقية متعلم ومتتبع سرعة منخفض المستوى يعتمد التعلم المعزز. يوسّع المخطط نموذج الدراجة الأحادية الحركي الاسمي بحد بقايا عصبي لالتقاط سلوك التتبع المغلق الحلقة لسياسة التعلم المعزز. ولتدريب نموذج البقايا هذا ببيانات واقعية محدودة، نقترح التكيف المتبقي منخفض الرتبة (LoRRA)، وهو نهج من مرحلتين يدرّب مسبقاً على بيانات محاكاة واسعة النطاق لتغطية شاملة، ثم يضبط بدقة على مجموعة بيانات واقعية صغيرة بقيد منخفض الرتبة. وفي المحاكاة نتحقق تجريبياً من خياراتنا الهندسية: (أ) تحسّن الديناميكيات المتبقية الأداء الكلي للخط بالتقاط خطأ تتبع متتبع السرعة بالتعلم المعزز عند الانعطافات عالية السرعة. (ب) تعطي الديناميكيات المتبقية المدربة ببيانات المجال المصدر ومجال الهدف معاً أداءً في السباق أفضل بشكل ملحوظ من الديناميكيات المتبقية المدربة ببيانات مجال الهدف وحدها. (ج) يعطي القيد منخفض الرتبة في التكيف على مجال الهدف معدلات نجاح وأداءً أعلى من الضبط الكامل ومن التدريب من الصفر، عندما يزداد الفارق في معامل الأرضية أو كسب المفاصل.
الكلمات المفتاحية
الموضوع
بيانات النشر
- المجلة
- غير متاح
- وصول مفتوح
- وصول مفتوح أخضر
اقتبس هذه المقالة
APA 7
Liu, Y., Eisman, M., Yang, L., Ames, A., & Borrelli, F. (2026). RACER: تقدير مغلق الحلقة متكيف مع البواقي للتخطيط القائم على الأخذ بالعينات في سباقات الرباعيات ذات العجلات. https://omanscience.com/ar/articles/racer-residual-adaptive-closed-loop-estimation-for-sampling-based-planning-in-wheeled-quadruped-racing
MLA 9
Liu, Yuxiang, et al. "RACER: تقدير مغلق الحلقة متكيف مع البواقي للتخطيط القائم على الأخذ بالعينات في سباقات الرباعيات ذات العجلات." https://omanscience.com/ar/articles/racer-residual-adaptive-closed-loop-estimation-for-sampling-based-planning-in-wheeled-quadruped-racing.
شيكاغو (المؤلف–التاريخ)
Liu, Yuxiang, Marla Eisman, Lizhi Yang, Aaron Ames, and Francesco Borrelli. 2026. "RACER: تقدير مغلق الحلقة متكيف مع البواقي للتخطيط القائم على الأخذ بالعينات في سباقات الرباعيات ذات العجلات." https://omanscience.com/ar/articles/racer-residual-adaptive-closed-loop-estimation-for-sampling-based-planning-in-wheeled-quadruped-racing.
هارفارد
Liu, Y., Eisman, M., Yang, L., Ames, A. and Borrelli, F. (2026) 'RACER: تقدير مغلق الحلقة متكيف مع البواقي للتخطيط القائم على الأخذ بالعينات في سباقات الرباعيات ذات العجلات', Available at: https://omanscience.com/ar/articles/racer-residual-adaptive-closed-loop-estimation-for-sampling-based-planning-in-wheeled-quadruped-racing.
فانكوفر
Liu Y, Eisman M, Yang L, Ames A, Borrelli F. RACER: تقدير مغلق الحلقة متكيف مع البواقي للتخطيط القائم على الأخذ بالعينات في سباقات الرباعيات ذات العجلات. https://omanscience.com/ar/articles/racer-residual-adaptive-closed-loop-estimation-for-sampling-based-planning-in-wheeled-quadruped-racing
IEEE
Y. Liu, M. Eisman, L. Yang, A. Ames, and F. Borrelli, "RACER: تقدير مغلق الحلقة متكيف مع البواقي للتخطيط القائم على الأخذ بالعينات في سباقات الرباعيات ذات العجلات," https://omanscience.com/ar/articles/racer-residual-adaptive-closed-loop-estimation-for-sampling-based-planning-in-wheeled-quadruped-racing.