Evoluce robotů v simulovaném fyzikálním prostředí
Evolution of robots in a simulated physical environment
bachelor thesis (DEFENDED)
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/184377Identifiers
Study Information System: 255024
Collections
- Kvalifikační práce [11242]
Author
Advisor
Referee
Vodrážka, Jindřich
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Computer Science with specialisation in Artificial Intelligence
Department
Department of Software and Computer Science Education
Date of defense
7. 9. 2023
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
Czech
Grade
Excellent
Keywords (Czech)
evoluční algoritmus|robotika|robot|simulaceKeywords (English)
evolutionary algorithm|robotics|robot|simulationPráce představuje systém pro tvorbu a vyhodnocování experimentů s evolučním vý- vojem robotů ve 3D simulovaném fyzikálním prostředí knihovny MuJoCo. Experimenty umožňují vývoj řízení i morfologie robotů za užití libovolné, uživatelem definované hodno- tící funkce. Platforma klade důraz na dostupnost, čitelnost a rozšiřitelnost implementace. Systém nabízí jednoduché grafické rozhraní umožňující podrobnou konfiguraci experi- mentů a textové rozhraní vhodné pro provádění rozsáhlých experimentů se statistickým vyhodnocením. Práce implementuje několik robotů různých složitostí a řadu evolučních algoritmů s nejznámějšími genetickými operátory. Architektura systému umožňuje při tvorbě experimentů vytvářet libovolné kombinace těchto prvků. Práce společně s doku- mentací pro uživatele dává jednoduchý návod, jak stávající implementaci rozšiřovat. 1
This work introduces a system for designing and evaluating experiments with evo- lutionary algorithms in 3D-simulated physical environments of the MuJoCo library. Ex- periments allow to develop the control and morphology of robots while using arbitrary user-defined fitness functions. The implementation was designed to be as accessible, un- derstandable, and extendable as possible. The system offers a simple graphical user in- terface allowing a detailed configuration of experiments and a text-based user interface which is convenient for running large amounts of experiments for statistical analysis. The work implements several robots of different complexity, examples of various evolutionary algorithms, and a selection of well-known genetic operators. During experiment design, the architecture of this system allows the combining of implemented operators and tools arbitrarily. This work and the user documentation give simple instructions on how to alter and extend the implementation. 1