Армирование отмостки арматурой: Армирование отмостки вокруг дома сеткой и арматурой

Армирование отмостки стеклопластиковой арматурой от Завода СтеклоПласт

СтеклоПласт » Полезные материалы » Армирование отмостки с помощью стеклопластиковой арматуры

Отмостка предназначена для защиты фундамента дома от негативного влияния дождевых и талых вод, предотвращая его разрушение. Она не позволяет этим водам на продолжительное время контактировать с фундаментом. Она также выполняет роль теплоизоляции и не позволяет фундаменту промерзать, что обеспечивает сохранение тепла полов в доме. Грунт, который расположен рядом, также будет защищен от промерзания, что не даст возникнуть сдвигам в почве и огородит фундамент от деформации.

Стеклопластиковая арматура размотка. Как правильно и быстро размотать в быту. Советы от СтеклоПласт.

В случае, если по периметру дома не была сделана отмостка, дождевые и талые воды будут проникать к основанию строения и далее просачиваться внутрь, став источником появления сырости, которая будет разрушать стены и полы нижних этажей.

В основном отмостка выполняется из монолитного бетона. Как правило, ширина отмостки делается больше ширины карниза минимум на 15 см и больше.

Если грунт просадочный, то ширина отмостки должна быть не менее 90 см, а градус поперечного уклона — не меньше 5.

Композитная стеклопластиковая арматура — контроль диаметра D-10 ГОСТ. ТОЧНО В ДЕСЯТКУ! СтеклоПласт.

Армирование отмостки стеклопластиковой арматурой

Чтобы отмостка вокруг дома была прочнее, производят ее армирование. При использовании стеклопластиковой арматуры от Завода СтеклоПласт рекомендуется использовать арматуру диаметром 6-8 мм, а шаг сетки — 150-200 мм соответственно.

После размотки бухты стеклопластиковой арматуры

Особенность применения стеклопластиковой арматуры для строительства отмостки состоит в ее устойчивости к воздействию влаги, которая является ключевым фактором внешнего негативного влияния, снижающего прочность и снижающего срок службы отмостки. Более того, немаловажную роль играет и устойчивость стеклопластиковой арматуры к агрессивным средам. В совокупности, все эти свойства композитной арматуры положительно влияют на конструкцию и значительно продлевают срок ее службы.

Учитывая степень важности такой конструкции, как отмостка, становится ясным, что ее обязательно необходимо армировать. При этом стоит использовать только самые качественные строительные материалы, в особенности стеклоарматуру, от которой зависит степень прочности и срок эксплуатации без различного рода проблем.

Используйте

Завод СтеклоПласт производит высококачественную стеклопластиковую арматуру и поставляет ее на строительные рынки России и стран ближнего зарубежья. Для производства стеклопластиковой арматуры на нашем предприятии берется сырье ведущих производителей. Вся продукция соответствует сертификатам качества и стандартам ГОСТ и ТУ. Сделать заказ онлайн стеклопластиковой арматуры можно на нашем сайте: stekloplast34.

Сотрудничество Волгоградской и Западно-казахстанской областей — 25.05.2021 г. СтеклоПласт на острие!

Испытание стеклопластиковой композитной арматуры СтеклоПласт. Проехал ТЕПЛОВОЗ — ЕГО МАССА 80 тонн!!!

• ‹ Предыдущая статья
• Следующая статья ›

Вы можете оформить заказ или обсудить условия сотрудничества по телефону

Армирование отмостки арматурой

Отмостка – это обязательный конструктивный элемент здания или частного дома, имеющий уклон для отвода воды от фундамента. Она является также пешеходной зоной вокруг дома и придает фасаду завершенный архитектурный вид.

Она может быть бетонной или каменной. Ее выполняют из бетонной брусчатки, тротуарной плитки или щебня.

Перед тем как приступить к заливке отмостки бетоном, важно соблюсти требования, предъявляемые к материалам и конструкции к этому строительному сооружению.

Важную роль играет армирование отмостки при помощи сетки, которая обеспечивает прочность и долговечность конструкции.

Зачем это нужно

Отмостка – обязательный элемент здания, имеющий небольшой уклон для отвода влаги из фундамента. Деталь часто выполняет роль пешеходной зоны вокруг дома. Компонент придает строению архитектурную завершенность, поэтому его часто декорируют (плиткой, камнем).

По строительным нормам армирование отмостки не является обязательной процедурой. Усиление конструкции позволит улучшить параметры твердости элемента и фундамента. Применение технологии помогает продлить эксплуатационные сроки сооружения и облегчить ремонт.

Структура сооружения Источник stroitel-lab.ru

Для чего необходимо армирование отмостки

Одним из важных этапов при строении дома считается армирование отмостки.
Несмотря на то что в нормах не прописано обязательное армирование, данная процедура позволит решить несколько проблем:

• повысить прочностные характеристики;
• улучшить ремонтопригодность;
• продлить срок службы конструкции, следовательно, обеспечить надежную защиту фундамента.

Правильный выбор материала для проведения процедуры – залог идеального результата, а также вопрос экономии.

Виды сырья

Усиливать конструкцию можно вдоль, поперек или в обоих направлениях. С использованием специальных материалов проходит армирование отмостки: арматурой, диаметром ячеек в 10*10 см, созданной по разным технологиям. У каждого из видов сырья есть сильные и слабые стороны.

Классический

Обычная разновидность – набор прутов, соединенных между собой под прямым углом. Средний диаметр проволоки – 7 мм. Полученная конструкция по весу намного легче стандартного варианта. Изделие сворачивают в рулоны, которые разрезают специальными ножницами по металлу или болгаркой.

Обычная усиливающая сетка Источник stpulscen.ru

Армирование отмостки посредством арматуры классической уместно при усилении кирпичной кладки дома. Обычная разновидность подходит для асфальтобетона. Модель увеличивает прочность и устойчивость к нагрузкам на парковках, при возведении промышленных зданий или при создании опалубки в парках.

Стандартный

Для изготовления сетки применяют проволоку, диаметром до 8 мм. Элементы между собой перпендикулярно скручены, а не сварены, как в классическом виде. Полученный в итоге материал достаточно тяжелый. Сырье используют при:

• усилении фундамента;
• укреплении стен, перекрытий;
• стяжке поверхностей;
• отделке.

При армировании отмостки стандартный вид сетки показывает намного лучшие результаты, чем у обычных разновидностей. Прочные, надежные модели отличаются долговечностью и устойчивостью к различным видам нагрузки. Стоимость материала часто совпадает с классическими типами.

Стандартный вид сеток Источник sd-souz.ru

Металлический

При усилении фундаментов в строениях профессионалы отдают предпочтение этой разновидности сырья. Проволоку от внешних воздействий покрывают слоем цинка. Крепкая, прочная сетка не боится атмосферных факторов окружающей среды и агрессивной химии. Металлическая арматура не ржавеет, что обеспечивает долговечность отмостки.

Популярный вид арматуры Источник prom.ua

Геотекстильный

Кроме стали в конструкции присутствуют текстильные и полимерные компоненты, которые для надежности сверху обрабатывают каучуком. Сырье очень крепкое и дорогостоящее. Материал уместно использование в сейсмически опасных регионах или при строительстве в рыхлом грунте.

Особенности арматурной сетки

Материалом для изготовления сетки служит металлическая арматура, имеющая различный диаметр. Структура сетки представляет собой металлические пруты, перпендикулярно уложенные относительно друг друга, и скрепленные при помощи точечной сварки. Размер ячеек зависит от толщины прутьев и расстояния между ними.

Для устройства отмостки применяют арматурные сетки следующих размеров: 50х50х5,100х100х4,150х150х8.

Легкий вариант имеет диаметр арматуры 3 мм, а тяжелый от 12 мм. Поставляется она в виде листов (карт) или рулонов.

Арматуру применяют для различных видов работ:

• при строительстве монолитных и сборных конструкций в качестве армирующей части;
• при армировании фундаментов;
• при устройстве стяжки пола;
• при устройстве отмостки;
• в качестве армирующего материала при дорожных работах.

Армирование отмостки позволяет создавать прочную конструкцию, не подверженную деформациям и разрушениям под воздействием осадков, грунтовых вод, температурных перепадов.

Достоинства

К положительным качествам материала относятся следующие его особенности:

• высокие прочностные характеристики отмостки;
• сжимающие и растягивающие нагрузки распределяются равномерно по всей конструкции;
• дополнительная жесткость бетона;
• исключено появление трещин, деформации и разрушения конструкции;
• устойчивость к тепловым и механическим воздействиям.

Основная задача

Армирование отмостки сеткой направлено на увеличения ее эксплуатационного срока и улучшение технических характеристик. Также это способствует увеличению срока службы фундамента здания.

Видео описание

Отмостка вокруг дома своими руками.

Усиление и заливка

Разобравшись, какую арматуру использовать для отмостки, можно приступать к монтажу. Сетку разрезают ножницами по металлу (болгаркой) по длине конструкции. Отрезки располагают в опалубке, приподнимая над щебнем на 3 см. Все стержни нужно сварить между собой, иначе сооружение станет функционировать только на продольные нагрузки.

Для увеличения прочности запрещено привязывать отмостку к основанию здания, присверливая армирующую сетку к фундаменту. При усадке строения защитная конструкция начнет двигаться. Из-за деформации в усиливающем слое возникнут трещины.

Компенсационный шов при армировании Источник samstroy.com

Преимущества сетки при армировании отмостки

Обустройство бетонной отмостки вокруг дома предполагает использование различных материалов для армирования.

Рационально применение арматурной сетки, которая справится со всеми поставленными задачами. При армировании плит перекрытий обустраивают полноценный арматурный каркас. В случае с бетонной отмосткой данный выбор нерационален, поскольку он сделает конструкцию тяжелее, потребует больших финансовых вложений. Другие строй технологии дома из бруса и других типов строений позволяют использовать арматурный прут или хлыст. Этот вариант отличается меньшей надежностью, поскольку конструкция будет выдерживать только продольную нагрузку, что скажется на качестве отмостки. В связи с этим армирование отмостки сеткой считается надежным и экономичным вариантом, отлично подходящим для подвижных бетонных конструкций.

Обслуживание сооружения

Защитное опоясывающее сооружение готово к эксплуатации после окончательного набора прочности. Армирование бетонной отмостки изнутри ограждает элемент от разрушения в течение 15-20 лет. Чтобы не снижались твердость и долговечность сооружения, нужно его правильно обслуживать.

Владелец дома должен контролировать плотность заполнения пристенного пространства и температурных швов гидроизоляционными материалами. При помощи виниловых лент легко отремонтировать небольшие дефекты в строении.

Красивое оформление конструкции Источник twitter.com

Увеличить герметичность цементного слоя поможет обработка грунтовкой, потом гидрофобизирующей пропиткой, для надежности – смесью из бетона и жидкого стекла. Армированную отмостку вокруг дома рекомендуем спрятать под декоративным камнем или плиткой.

Компенсационные швы первыми выходят из строя. Причиной поломки становятся нарушения технологии во время набора прочности. Небольшие проблемы можно ликвидировать порозаполнителем или герметиками.

Крупные щели в отмостке расширяют, заполняют раствором бетона и мелким щебнем. После высыхания поверхность обязательно покрывают грунтовкой. Маленькие появившиеся трещины по секциям конструкции убирают при помощи жидкого цемента. Средние дефекты лучше прикрыть мастикой битумной и присыпать песком. Крупные расколы тщательно бетонируют, увлажняя и пряча под пленкой при затвердении.

Какие материалы применяются при армировании

Сетка для отмостки представлена на рынке в различных вариантах. Она отличается по конструкции. Размер ячеек зависит от выбранного типа. Эти нюансы влияют на качественные характеристики материала.

Классическая

Классический вариант отличается легкостью, что уменьшает нагрузку на основание. Сетка имеет вид перпендикулярно сваренной проволоки. Такой материал универсален, может применяться при укладке конструкций из кирпича и при заливке бетонной стяжки.

Стандартная

Стандартная сетка со средним размером ячеек применяется не только для фундамента. Отмостка, армированная таким материалом отличается хорошей прочностью, надежностью и долговечностью. Стержни переплетаются под прямым углом. Размер ячеек составляет 6-7 см.

Металлическая

Металлическая сетка превосходит предыдущие по прочностным характеристикам и эксплуатационным качествам. Распространенное использование арматуры из металла обусловлена рядом преимуществ:

• устойчивость к воздействию окружающей среды;
• неподверженность коррозии;
• противостояние химическому влиянию;
• простота эксплуатации и хранения;
• длительный срок службы.

Прочность и надежность материала обусловлена использованием качественного металла, который подвергается цинкованию для улучшения эксплуатационных параметров.

Геотекстильная

Инновационный материал, получивший распространение в последние годы, – геотекстильная сетка. Стоимость этого варианта немалая, поэтому его рационально использовать только при наличии определенных условий, к примеру при проведении работ в сейсмически опасных зонах, а также при обустройстве конструкций на рыхлом грунте.

Требования к конструкции и размеры

Изготовление отмостки из бетона регулируется нормативной документацией СНИП 3.03.01-87 «Несущие и ограждающие конструкции». В ней указаны допустимые размеры, требования к материалам, правила сооружения.

Определить основные параметры отмостки помогут следующие правила:

1. Ширина. Она на 20 см больше конечной точки выступающего свеса кровли. Если есть водосток, то его параметры также учитываются. Конечный показатель ширины зависит от типа и особенностей грунта. Но он не должен превышать 1 м.
2. Глубина размещения. Зависит от уровня промерзания почвы. При необходимости такой показатель уточняется в местном управлении архитектуры. Здесь важно учитывать нюанс — уровень заглубления не должен препятствовать одновременному движению отмостки и грунта. Иначе рассматриваемая конструкция будет выполнять только одну функцию: отвод воды.
3. Толщина. Минимальное значение — 7-10 см. При наличии гаража этот показатель увеличивается до 15 см. Такая толщина позволит конструкции выдержать значительные весовые нагрузки.
4. Длина. Она соответствует периметру здания. Однако не учитывается длина бетонного крыльца. Элемент уже является усиливающим сооружением.

Дополнительные важные параметры:

1. Угол наклона. Оптимальное значение — 92-94 градуса. Угол наклона отмостки должен направляться строго от фундамента строения.
2. Высота от уровня почвы. Должна быть не менее 5 см. Так исключается скопление влаги на краях конструкции.
3. Высота цоколя. Составляет 50 см.

Бордюр

Он выполняет декоративную функцию. Поэтому человек сам выбирает размер элемента, исходя из личных желаний и финансовых возможностей. Используется бетонный или пластиковый бордюр.

Декоративные элементы монтируются последними. Выставляются по натянутому шнуру, выравниваются с использованием уровня, фиксируются колышками. Снаружи они цементируются для защиты облицовки от расползания.

Белые пятна в обучении с подкреплением

Системы искусственного интеллекта применяются для решения все более сложных задач, связанных с взаимодействием с людьми. Однако такие системы могут быть потенциально опасны, так как они не научились во время обучения избегать действий, которые могут причинить серьезный вред. В выпуске этой недели к Кайлу присоединяется Рамья Рамакришнан, кандидат наук, изучающий информатику и искусственный интеллект в Массачусетском технологическом институте, чтобы обсудить идею «слепых зон» в обучении с подкреплением. Их обсуждение сосредоточено на недавней статье Рамии «Обнаружение белых пятен в обучении с подкреплением».

Известным примером обучения с подкреплением является AlphaGo или AlphaZero, которая просто использовала моделирование для создания обучающих данных для своих нейронных сетей. Несмотря на то, что симулятор смог идеально передать состояние игры в Го, в случае с AlphaGo это может быть не всегда так, бывают случаи, когда смоделированные данные не соответствуют реальному приложению, что приводит к «слепому» результату. пятна».

Статья Рамии посвящена этим слепым пятнам в обучении с подкреплением и предлагает способ научиться их распознавать. Что такое «слепые пятна»? Слепые зоны — это неожиданные ошибки, которые совершает машина или агент из-за того, что среда обучения отличается от реального мира или среды выполнения. Многие системы ИИ развертываются в реальном мире, но они склонны к ошибкам и могут совершать множество ошибок, которые никогда не обнаруживались во время обучения. Эти ошибки может быть чрезвычайно трудно поймать, потому что у агента нет априорных знаний, чтобы следить за ними. Тем не менее, это ошибки, которые важно поймать.

Например, приложения для автономного вождения являются одним из важных приложений обучения с подкреплением, когда автомобили внедряются в реальный мир. Симулятор автоматизированного вождения может включать в себя все основные компоненты для обучения вождению, поворотам, снижению скорости, совершению соответствующих остановок и т. д. Однако, если симулятор не включает полицейские машины, машины скорой помощи или пожарные машины, вы выходите в В реальном мире агент может не знать, как правильно реагировать, когда сталкивается с машиной скорой помощи в реальном мире. Бывают белые пятна и в медицинских приложениях, когда врач не может видеть в полной мере состояние здоровья пациента. Следовательно, врачу придется принимать решения, не зная, каково на самом деле здоровье пациента.

Слепые пятна могут возникать по целому ряду причин. В своей статье Рамья и ее коллеги сосредотачиваются на слепых зонах, возникающих из-за неполного представления состояний. Рассмотрим снова случай автономного транспортного средства, обученного в смоделированной среде. Когда агент развертывается в реальном мире, он может рассматривать пожарную машину и автомобиль как одно и то же и не будет реагировать по-разному, потому что он не знает, что он должен вести себя по-разному рядом с машинами скорой помощи. Как мы можем обнаружить слепые зоны во время обучения, чтобы агент совершал меньше ошибок в реальном мире? Настройтесь, чтобы узнать больше.

[PDF] Обнаружение слепых зон в обучении с подкреплением

• Идентификатор корпуса: 43920987

 @article{Ramakrishnan2018DiscoveringBS,
  title={Обнаружение белых пятен в обучении с подкреплением},
  автор = {Рамья Рамакришнан, Эдже Камар, Дебадипта Дей, Джули А.   Шах и Эрик Хорвиц},
  журнал={ArXiv},
  год = {2018},
  том={абс/1805.08966}
} 

• Рамья Рамакришнан, Эдже Камар, Э. Хорвиц
• Опубликовано 23 мая 2018 г.
• Информатика
• ArXiv

Агенты, обученные моделированию, могут совершать ошибки в реальном мире из-за несоответствия среды обучения и среды выполнения. Эти ошибки могут быть опасными и трудными для обнаружения, потому что агент не может предсказать их априори. Мы предлагаем использовать обратную связь оракула, чтобы изучить прогностическую модель этих слепых зон, чтобы уменьшить дорогостоящие ошибки в реальных приложениях. Мы сосредоточимся на слепых зонах в обучении с подкреплением (RL), которые возникают из-за неполного представления состояния: у агента нет… 

Обнаружение слепых зон для безопасного преобразования симулятора в реальность

Ramya Ramakrishnan, Ece Kamar, Debadeepta Dey, E. Horvitz, J. Shah

Computer Science

J. Artif. Интел. Рез.

• 2020

Преодоление слепых зон в реальном мире: использование дополнительных способностей для совместного выполнения

Рамья Рамакришнан, Эдже Камар, Бесмира Нуши, Дебадипта Дей, Дж. Шах, Э. Хорвиц

Информатика

AAAI

• 2019

Методы «человек в цикле» для систем обучения, управляемых данными, и систем обучения с подкреплением

Vinicius G. Goecks

Информатика

ArXiv

• 2020

Итеративное обнаружение неизвестных неизвестных в наборах данных изображений методом «человек в цикле»

Лэй Хань, Сяо-Лу Донг, Джанлука Демартини

Информатика

HCOMP

• 2021

Байесовский подход к выявлению репрезентативных ошибок

Ramya Ramakrishnan, Vaibhav Unhelkar, Ece Kamar, J. Shah

Computer Science

ArXiv

• 2021

ОБЗОР: Вознаграждение за проверку и обучение с использованием объяснений

Саадуддин Махмуд, Сандхья Сайсубраманян, С. Зильберштейн

Информатика, психология

• 2023

Предотвращение негативных побочных эффектов из-за неполного знания систем ИИ

Сандхья Сайсубраманян, С. Зильберштейн, Эдже Камар

Business

AI Mag.

• 2021

Изучение вычислительных пользовательских моделей для обобщения политик агентов

Исаак Лаге, Дафна Лифшиц, Финале Доши-Велес, Офра Амир

Информатика

IJCAI

• 2019

Эффективное сочетание демонстрации и вмешательства человека для безопасного обучения автономных систем в режиме реального времени

Vinicius G. Goecks, G. Gremillion, V. Lawhern, J. Valasek, Nicholas R. Waytowich

Education

AAAI

• 2019

Смягчение негативных побочных эффектов рассуждений с помощью несовершенных моделей: многоцелевой подход

Сандхья Сайсубраманян, Эсе Камар, С. Зильберштейн

Информатика

AAMAS

• 2020
9001 7 Проблема смягчения воздействия НСЭ сформулированный как многоцелевой марковский процесс принятия решений с лексикографическими предпочтениями вознаграждения и резервом, а эмпирическая оценка показывает, что предложенная структура может успешно смягчить NSE.

Отсев как байесовское приближение: представление неопределенности модели в глубоком обучении глубокие нейронные сети (НС) как приблизительный байесовский вывод в глубоких гауссовских процессах, который смягчает проблему представления неопределенности в глубоком обучении без ущерба для вычислительной сложности или точности теста.



Испытание без ошибок: на пути к безопасному обучению с подкреплением посредством вмешательства человека

В. Сондерс, Гириш Састри, Андреас Штульмюллер, Оуайн Эванс

Информатика

AAMAS

• 2018
Эта работа формализует вмешательство человека для RL и показывает, как сократить человеческий труд, необходимый для обучения контролируемого ученика имитации решений человека о вмешательстве, и обрисовывает в общих чертах расширения схемы, которые необходимы, если авторы хотят обучать агентов без моделей без единой катастрофы.

Идентификация неизвестных неизвестных в открытом мире: представления и политика управляемого исследования

Химабинду Лаккараджу, Эсе Камар, Р. Каруана, Э. Хорвиц

Информатика

AAAI

• 2017
9 0017 В этой статье предлагается независимый от модели методология, которая использует обратную связь от оракула как для выявления неизвестных неизвестных, так и для интеллектуального управления открытием, и использует двухэтапный подход, который сначала организует данные в несколько разделов на основе сходства признаков экземпляров и оценок достоверности, присвоенных прогностической моделью. .

Глубокое обучение с подкреплением на основе человеческих предпочтений

П. Кристиано, Дж. Лейке, Том Б. Браун, Мильян Мартич, С. Легг, Дарио Амодей работа исследует цели, определенные в с точки зрения (неэкспертных) человеческих предпочтений между парами сегментов траектории для эффективного решения сложных задач RL без доступа к функции вознаграждения, включая игры Atari и симуляцию движения робота.

Иерархическое глубокое обучение с подкреплением: интеграция временной абстракции и внутренней мотивации

Теджас Д. Кулкарни, Картик Нарасимхан, А. Саиди, Дж. Тененбаум

Информатика

NIPS

• 2016
Представлен h-DQN, структура для интеграции иерархических функций ценности, работающих в разное время. весы, с внутренне мотивированное глубокое обучение с подкреплением и позволяет использовать гибкие спецификации целей, такие как функции над сущностями и отношениями.

Рандомизация предметной области для переноса глубоких нейронных сетей из моделирования в реальный мир

Джошуа Тобин, Рэйчел Фонг, Алекс Рэй, Йонас Шнайдер, Войцех Заремба, П. Аббель

Компьютерные науки

Международная конференция IEEE/RSJ по интеллектуальным роботам и системам (IROS), 2017 г.

• 2017
90 042 В этой статье исследуется рандомизация доменов , простой метод обучения моделей на смоделированных изображениях, которые преобразуются в реальные изображения путем рандомизации рендеринга в симуляторе, и обеспечивает первый успешный перенос глубокой нейронной сети, обученной только на смоделированных RGB-изображениях, в реальный мир с целью управления роботом.

Переход от моделирования к реальному миру посредством изучения модели глубокой обратной динамики

П. Кристиано, Заин Шах, Войцех Заремба

Компьютерные науки последовательность состояний, пройденных при моделировании остается приемлемым для реального мира, даже если детали управления не являются таковыми, как это может быть в случае, когда ключевые различия заключаются в деталях трения, контакта, массы и геометрических свойств.

Интерактивное формирование агентов с помощью человеческого подкрепления: структура TAMER

У. Б. Нокс, П. Стоун

Информатика

K-CAP ’09

• 2009
Результаты двух доменов показывают, что непрофессиональные пользователи могут обучать агентов TAMER без определения функцию вознаграждения окружающей среды (как в MDP) и указывают, что обучение человека в рамках TAMER может уменьшить сложность выборки по сравнению с автономными алгоритмами обучения.

Обучение с учетом неопределенности с подкреплением для предотвращения столкновений

G. Kahn, A. Villaflor, Vitchyr H. Pong, P. Abbeel, S. Levine

Информатика

ArXiv

• 2017
Алгоритм обучения на основе моделей, учитывающий неопределенность, который вместе оценивает вероятность столкновения со статистической оценкой неопределенности и показано, что алгоритм естественным образом предпочитает действовать осторожно в незнакомых условиях и увеличивает скорость робота в условиях, когда он имеет высокую уверенность.