Aprendizado por reforço profundo paralelo aplicado a navegação de drones em três dimensões
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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/1/28663 |
Resumo: | Trabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia de Controle e Automação, RS, 2023. |
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Aprendizado por reforço profundo paralelo aplicado a navegação de drones em três dimensõesParallel deep reinforcement learning applied to drone navigation in three dimensionsRobóticaAprendizado por Reforço ProfundoDronesRoboticsDeep Reinforcement LearningCNPQ::ENGENHARIASTrabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia de Controle e Automação, RS, 2023.The work presented in this text consists of a study on deep reinforcement learning applied to mapless navigation of drones in three dimensions. For this, two methods were used, D4PG and DSAC, both with parallelization and distribution capabilities. In addition, a prioritized memory was employed in each of the methods. The drone used in the study was the Hydrone, a hybrid quadrotor drone that operates only in the air. The methods were trained in environments of varying complexity, from obstacle-free environments to environments with multiple obstacles in three dimensions. The results showed a good learning capacity of the methods, which were able to achieve the vast majority of the proposed objectives. Additionally, the generalization of the methods was tested by applying them in unseen environments, which showed that the methods had good generalization capacity. In summary, this work presented a study on deep reinforcement learning applied to mapless navigation of drones in three dimensions, with promising results and potential applications in various contexts related to robotics and autonomous air navigation.O trabalho apresentado neste texto consiste em um estudo sobre aprendizado por reforço profundo aplicado à navegação sem mapa de drones em três dimensões. Para isso, foram utilizados dois métodos, o D4PG e o DSAC, ambos com capacidade de paralelização e distribuição. Além disso, foi empregada uma memória priorizada em cada um dos métodos. O drone utilizado no estudo foi o Hydrone, um drone quadrotor híbrido que atua somente em meio aéreo. Os métodos foram treinados em ambientes de complexidade variada, desde ambientes sem obstáculos até ambientes com múltiplos obstáculos em três dimensões. Os resultados apresentaram uma boa capacidade de aprendizagem dos métodos, que foram capazes de alcançar a grande maioria dos objetivos propostos. Além disso, a generalização dos métodos foi testada, com a aplicação destes em ambientes não vistos, o que mostrou que os métodos apresentaram boa capacidade de generalização. Em resumo, este trabalho apresentou um estudo sobre aprendizado por reforço profundo aplicado à navegação sem mapa de drones em três dimensões, com resultados promissores e potenciais aplicações em diversos contextos relacionados à robótica e à navegação aérea autônoma.Universidade Federal de Santa MariaBrasilUFSMCentro de TecnologiaGamarra, Daniel Fernando TelloKolling, Álisson Henrique2023-04-12T18:47:15Z2023-04-12T18:47:15Z2023-02-232023Trabalho de Conclusão de Curso de Graduaçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfKOLLING, A. H. Aprendizado por reforço profundo paralelo aplicado a navegação de drones em três dimensões. 2023. 95 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) - Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, RS, 2023.http://repositorio.ufsm.br/handle/1/28663ark:/26339/001300000pqqgporAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/embargoedAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSM2023-04-12T18:47:15Zoai:repositorio.ufsm.br:1/28663Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/ONGhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.comopendoar:2023-04-12T18:47:15Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false |
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