Navegação de robôs móveis utilizando aprendizado por reforço e lógica fuzzi

AUTOR(ES)

Faria, Gedson, Romero, Roseli A. Francelin

FONTE

Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica

DATA DE PUBLICAÇÃO

2002-09

RESUMO

Aprendizado por Reforço pode ser visto como uma forma de programar agentes utilizando recompensas e punições para resolver tarefas específicas através de interações com o ambiente. Neste trabalho é investigado o desempenho dos mais importantes algoritmos de aprendizado por reforço: Q-learning, R-learning e H-learning, no contexto de tarefas de navegação evitando colisões. Além disso, é proposto neste trabalho um método de navegação por sonares, denominado R'-learning, que incorpora lógica fuzzy ao algoritmo R-learning para navegação de robôs móveis em ambientes incertos. Foi também realizada uma aplicação de navegação utilizando o algoritmo R'-learning que consiste em ensinar robôs a encontrar pequenos objetos em um corredor. Para isto, foi proposto um mapeamento de estados do ambiente a partir do conceito de força de repulsão. O robô mostrou ter comportamentos satisfatórios ao executar a tarefa proposta.

ASSUNTO(S)

robôs móveis navegação aprendizado por reforço lógica fuzzy

Documentos Relacionados

• Aplicação da rede GTSOM para navegação de robôs móveis utilizando aprendizado por reforço
• Coordenação dos atuadores das pernas de robôs móveis usando aprendizado por reforço: simulação e implementação
• Coordenação dos atuadores de robôs móveis com pernas usando aprendizado por reforço e múltiplos critérios : simulação e implementação
• Navegação de robôs móveis em ambientes desconhecidos utilizando sonares de ultra-som
• Sistema de navegação para robôs móveis autônomos