Diseño y simulación de un controlador inteligente utilizando aprendizaje por refuerzo Q-learning para la navegación autónoma de dos robots móviles.

Trajectory planning in autonomous mobile robots is an open problem because, when working in dynamic environments, it is very expensive to program the entire navigation system for a particular application or, failing that, it would be very difficult for the programmer to correctly predict the changes...

Full description

Autores:: Carreño Puentes, Sergio Manuel

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2022

Institución:: Universidad Antonio Nariño

Repositorio:: Repositorio UAN

Idioma:: spa

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description	Trajectory planning in autonomous mobile robots is an open problem because, when working in dynamic environments, it is very expensive to program the entire navigation system for a particular application or, failing that, it would be very difficult for the programmer to correctly predict the changes in the environment. In order to contribute to this field, this document shows the process of designing an intelligent controller based on reinforced learning and more specifically using the Q-learning algorithm to drive two mobile robots through a simulated environment, and that autonomously manage to learn the trajectory that will take them to a target position without having prior knowledge about the work environment
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Emergent Tool Use From Multi-Agent Autocurricula.Bañó, A. (2003). Análisis y diseño del control de posición de un robot móvil con tracción diferencial. http://deeea.urv.cat/public/PROPOSTES/pub/pdf/333pub.pdfBellemare, M., Candido, S., Castro, P. S., Gong, J., Machado, M., Subhodeep, M., Ponda, S., & Eang, Z. (2020). Autonomous navigation of stratospheric balloons using reinforcement learning. Nature 588, 77–82.Calvo, D. (2017a). Clasificación de redes neuronales artificiales. https://www.diegocalvo.es/clasificacion-de-redes-neuronales-artificiales/Calvo, D. (2017b). Red Neuronal Convolucional CNN. https://www.diegocalvo.es/red-neuronalconvolucional/Clinic, M. (2021). Célula nerviosa (neurona). https://www.mayoclinic.org/es-es/nerve-cellneuron/img-20007830Contreras, L. (2003). Estudio e Implementación de algunos comportamientos básicos de un animal en un robot de tipo genérico [Tesis profesional, Universidad de las Américas Puebla]. http://catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/lis/contreras_o_linstname:Universidad Antonio Nariñoreponame:Repositorio Institucional UANrepourl:https://repositorio.uan.edu.co/Trajectory planning in autonomous mobile robots is an open problem because, when working in dynamic environments, it is very expensive to program the entire navigation system for a particular application or, failing that, it would be very difficult for the programmer to correctly predict the changes in the environment. In order to contribute to this field, this document shows the process of designing an intelligent controller based on reinforced learning and more specifically using the Q-learning algorithm to drive two mobile robots through a simulated environment, and that autonomously manage to learn the trajectory that will take them to a target position without having prior knowledge about the work environmentLa planeación de trayectorias en los robots móviles autónomos es un problema abierto debido a que, al trabajar en ambientes dinámicos, resulta muy costoso programar todo el sistema de navegación para una aplicación particular o en su defecto resultaría muy complicado, para el programador, lograr predecir de manera acertada los cambios en el entorno. A fin de contribuir a este campo, en el presente documento se muestra el proceso de diseño de un controlador inteligente basado en aprendizaje reforzado y más concretamente utilizando el algoritmo Q-learning para lograr conducir dos robots móviles a través de un entorno simulado, y que de manera autónoma logren aprender la trayectoria que los llevará a una posición objetivo sin poseer conocimiento previo sobre el ambiente de trabajo.Ingeniero(a) Electrónico(a)PregradoPresencialInvestigaciónspaUniversidad Antonio NariñoIngeniería ElectrónicaFacultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y BiomédicaBogotá - SurAprendizaje por refuerzo,aprendizaje automático,aprendizaje profundo,neurona artificial,redes neuronales,robots autónomosReinforcement learning,machine learning,deep learning,artificial neuron,neural networks,autonomous robots.Diseño y simulación de un controlador inteligente utilizando aprendizaje por refuerzo Q-learning para la navegación autónoma de dos robots móviles.Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85GeneralORIGINAL2022_T.G-SergioManuelCarreñoPuentes.pdf2022_T.G-SergioManuelCarreñoPuentes.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf5398806https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/e6fca03e-6e1e-4669-ac47-20e7ad4e9445/downloadd9061c714f1773eb12cc8d51669eb984MD512022_Autorización.SergioManuelCarreñoPuentes_.pdf2022_Autorización.SergioManuelCarreñoPuentes_.pdfAutorización de autoresapplication/pdf956776https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/21b69bfe-033a-475c-9415-e2c908fcc05e/download888d6bdaf5cf7d8f3102749084826e21MD522022_ Actadegrabajode_grado Sergio Carreño.docx.pdf2022_ Actadegrabajode_grado Sergio Carreño.docx.pdfActa de sustentaciónapplication/pdf233643https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/b6fc76e5-eea8-4fe9-ae8e-71547769cb7e/download1d1fd14dd82e514330bc04ec12c39f06MD53CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/b9e91c80-568f-4b02-9cfe-3a45b5f3d99a/download9868ccc48a14c8d591352b6eaf7f6239MD54123456789/7242oai:repositorio.uan.edu.co:123456789/72422024-10-09 23:16:10.601https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Acceso abiertoopen.accesshttps://repositorio.uan.edu.coRepositorio Institucional UANalertas.repositorio@uan.edu.co

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