Hide metadata

dc.date.accessioned2013-03-12T08:03:39Z
dc.date.available2013-03-12T08:03:39Z
dc.date.issued2008en_US
dc.date.submitted2008-09-05en_US
dc.identifier.citationMyrvold, Christian A. Evolusjon for robotkontroll på Lego Mindstorms NXT. Masteroppgave, University of Oslo, 2008en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10852/9974
dc.description.abstractMålet med denne oppgaven har vært å forsøke å gjenskape lignende studier med en nyere type robot som er mer tilgjengelig og billigere enn de mer vitenskapelige robotene. Et annet mål har også vært å forsøke dette med et nyere, og blant nye programmerere, mer populært språk, som Java. I løpet av oppgaven vil det også vises til begrensningene og fordelene med denne nye teknologien. I denne oppgaven vil det bli sett på teknologier som evolusjonære algoritmer, nevrale nettverk, og kognitive kart. Disse vil bli testet på en Lego Mindstorms NXT-robot, i håp om at den kan være en god erstatter for de mer eksklusive robotene som typisk blir brukt i denne typen forsøk. Flere alternativer vil bli testet ut, og der det ikke ser ut til å kunne gjenskape resultatet i tidligere studier, vil det bli diskutert og testet ut nye løsninger.nor
dc.language.isonoben_US
dc.titleEvolusjon for robotkontroll på Lego Mindstorms NXTen_US
dc.typeMaster thesisen_US
dc.date.updated2009-04-02en_US
dc.creator.authorMyrvold, Christian Aen_US
dc.subject.nsiVDP::420en_US
dc.identifier.bibliographiccitationinfo:ofi/fmt:kev:mtx:ctx&ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:dissertation&rft.au=Myrvold, Christian A&rft.title=Evolusjon for robotkontroll på Lego Mindstorms NXT&rft.inst=University of Oslo&rft.date=2008&rft.degree=Masteroppgaveen_US
dc.identifier.urnURN:NBN:no-20200en_US
dc.type.documentMasteroppgaveen_US
dc.identifier.duo83851en_US
dc.contributor.supervisorJim Tørresenen_US
dc.identifier.bibsys09191826xen_US
dc.identifier.fulltextFulltext https://www.duo.uio.no/bitstream/handle/10852/9974/2/myrvold.pdf


Files in this item

Appears in the following Collection

Hide metadata