РЕШЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ В АВТОНОМНЫХ СИСТЕМАХ И РОБОТОТЕХНИКЕ
Ключевые слова:
Автономные системы, Робототехника, ИИ в реальном времени, Обучение машины, Глубокие нейронные сети, интеграция датчиков, Алгоритмы принятия решений, Модельно-предсказательное управление, Безопасность, Умное производствоАннотация
В этой статье анализируются решения искусственного интеллекта в реальном времени (ИИ) в автономных системах и робототехнике. Исследование сосредоточено на быстрой обработке данных, анализе сигналов датчиков в реальном времени и процессах принятия решений в роботах и автономных устройствах. Алгоритмы ИИ в реальном времени, включая машинное обучение и глубокие нейронные сети, позволяют роботам оптимизировать свои движения, повышать безопасность и обеспечивать эффективное взаимодействие с окружающей средой. Результаты исследования дают практические рекомендации по промышленным роботам, автоматизированному транспорту и умным производственным системам
Библиографические ссылки
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.
Siciliano, B., & Khatib, O. (Eds.). (2016). Springer handbook of robotics (2nd ed.). Springer.
Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement learning: An introduction (2nd ed.). MIT Press.
Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
Paden, B., Čáp, M., Yong, S. Z., Yershov, D., & Frazzoli, E. (2016). A survey of motion planning and control techniques for self-driving urban vehicles. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 1(1), 33–55.
Thrun, S., Burgard, W., & Fox, D. (2021). Probabilistic robotics (2nd ed.). MIT Press.
Chen, T., Li, M., & Smola, A. J. (2015). Big data and AI for autonomous systems: Methods and applications. Journal of Robotics and Autonomous Systems, 70, 1–12. https://doi.org/10.1016/j.robot.2015.03.001
Camacho, E. F., & Bordons, C. (2013). Model predictive control (2nd ed.). Springer.
Levine, S., Finn, C., Darrell, T., & Abbeel, P. (2016). End-to-end training of deep visuomotor policies. Journal of Machine Learning Research, 17(39), 1–40.
Gao, F., & Wang, J. (2018). Sensor fusion techniques for autonomous robots: A review. Robotics and Autonomous Systems, 107, 11–23. https://doi.org/10.1016/j.robot.2018.02.003
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2025 Отабек Эргашев, Исломжон Исмоилов
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
