Adaptive IAS : Evolutivo autonomo autonomo ottimale percorso fuzzy trovare stra
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La teoria e la pratica delle IAS sono attualmente tra le aree più studiate e promettenti nel campo dell'informatica e dell'ingegneria, che in futuro avranno sicuramente un ruolo di primo piano. Queste teorie e applicazioni forniscono una fonte che collega tutti i campi in cui il controllo intelligente gioca un ruolo dominante. La cognizione, la percezione, l'azione e l'apprendimento sono componenti essenziali di tali sistemi e il loro uso tende ampiamente verso applicazioni impegnative. In questo documento, abbiamo presentato un'implementazione hardware dell'approccio di navigazione di un rob...
La teoria e la pratica delle IAS sono attualmente tra le aree più studiate e promettenti nel campo dell'informatica e dell'ingegneria, che in futuro avranno sicuramente un ruolo di primo piano. Queste teorie e applicazioni forniscono una fonte che collega tutti i campi in cui il controllo intelligente gioca un ruolo dominante. La cognizione, la percezione, l'azione e l'apprendimento sono componenti essenziali di tali sistemi e il loro uso tende ampiamente verso applicazioni impegnative. In questo documento, abbiamo presentato un'implementazione hardware dell'approccio di navigazione di un robot mobile autonomo in un ambiente sconosciuto che utilizza l'intelligenza ibrida. Infatti, la caratteristica principale di è l'uso del miglior percorso del principio di genetica biologica combinato con le reti nel compito di ragionamento fuzzy e inferenza catturare la conoscenza umana esperto per decidere la migliore direzione di evitare la direzione migliore ottenere una grande sicurezza di pericolo ostacolo. Questo sistema costituisce la base di conoscenza del nostro approccio che permette di riconoscere la situazione della localizzazione del bersaglio e di evitare gli ostacoli, rispettivamente. Inoltre, il lavoro sull'obiettivo ha dimostrato le caratteristiche di base della navigazione di una simulazione di un robot mobile autonomo.
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