Aprendizado da coordenação de comportamentos primitivos para robôs móveis

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Selvatici,Antonio Henrique Pinto
Data de Publicação: 2007
Outros Autores: Costa,Anna Helena Reali
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica
Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-17592007000200004
Resumo: Para ter uma aplicação real, um robô móvel deve poder desempenhar sua tarefa em ambientes desconhecidos. Uma arquitetura para robôs móveis que se adapte ao meio em que o robô se encontra é então desejável. Este trabalho apresenta uma arquitetura adaptativa para robôs móveis, de nome AAREACT, que aprende como coordenar comportamentos primitivos codificados por Campos Potenciais através de Aprendizado por Reforço. A atuação da arquitetura proposta, após uma fase de aprendizado inicial, é comparada com a apresentada por uma arquitetura com coordenação fixa dos comportamentos, demonstrando melhor desempenho para diversos ambientes. Os experimentos foram realizados no simulador do robô Pioneer, da ActivMedia Robotics®. Os resultados experimentais obtidos neste trabalho apontam também a alta capacidade de adaptação da arquitetura AAREACT para um ambiente e tarefa especificos.
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