Aprendizado por reforço profundo distribucional paralelo para navegação sem mapa de robôs móveis terrestres
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Data de Publicação: | 2023 |
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Título da fonte: | Manancial - Repositório Digital da UFSM |
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Texto Completo: | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/28310 |
Resumo: | Trabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia de Computação, RS, 2023. |
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Aprendizado por reforço profundo distribucional paralelo para navegação sem mapa de robôs móveis terrestresParallel distributional deep reinforcement learning for mapless navigation of terrestrial mobile robotsParalelo DistribuídoAprendizado por Reforço ProfundoRobôs Móveis TerrestresNavegação sem MapaParallel DistributionalDeep Reinforcement LearningTerrestrial Mobile RobotMapless NavigationCNPQ::ENGENHARIASTrabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia de Computação, RS, 2023.This paper presents a study of deep reinforcement learning techniques that uses parallel distributional actor-critic networks to navigate terrestrial mobile robots. The proposed approaches are developed taking into account only a couple of laser range findings, the relative position and angle of the mobile robot to the target as inputs to make a robot reach the desired goal in an environment. Was used a sim-to-real development structure, where the agents trained in a robot simulator are deployed in real scenarios to enhance the evaluation. The obtained results show that parallel distributional deep reinforcement learning algorithms, with continuous actions, are effective for the decision-make of a terrestrial robotic vehicle and outperform the classical behavior-based algorithm approach in terms of speed and navigation capability.Este trabalho apresenta um estudo de técnicas de aprendizagem de reforço profundo que utiliza redes distributivas paralelas de atores-críticos para navegar com robôs móveis terrestres. As abordagens propostas são desenvolvidas levando em conta apenas algumas descobertas de alcance de laser, a posição relativa e o ângulo do robô móvel em relação ao alvo como entradas para fazer um robô alcançar a meta desejada em um ambiente. Foram utilizadas uma estrutura de desenvolvimento sim-to-real, onde os agentes treinados em um simulador de robôs são implantados em cenários reais para melhorar a avaliação. Os resultados obtidos mostram que algoritmos de aprendizagem de reforço profundo de distribuição paralela, com ações contínuas, são eficazes para a tomada de decisão de um veículo robótico terrestre e superam a abordagem clássica de algoritmos baseados em comportamento em termos de velocidade e capacidade de navegação.Universidade Federal de Santa MariaBrasilUFSMCentro de TecnologiaGamarra, Daniel Fernando TelloKich, Victor Augusto2023-03-21T13:06:27Z2023-03-21T13:06:27Z2023-02-062023-02-06Trabalho de Conclusão de Curso de Graduaçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/28310ark:/26339/001300000j5nnporAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSM2023-03-21T13:06:27Zoai:repositorio.ufsm.br:1/28310Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/ONGhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.comopendoar:2023-03-21T13:06:27Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false |
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