Navegação de robôs móveis utilizando aprendizado por reforço e lógica fuzzi

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.

Bibliographic Details

Main Authors:	Faria,Gedson, Romero,Roseli A. Francelin
Format:	Digital revista
Language:	Portuguese
Published:	Sociedade Brasileira de Automática 2002
Online Access:	http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-17592002000300002
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