Implementación y evaluación de algoritmos de aprendizaje por refuerzo para tareas de control de drones en un ambiente de simulación realista

The recent success of the Deep Reinforcement Learning (DRL) algorithms opened its use in different environments and dynamical systems. We present the behavior of a complex dynamic system (quadrotor) in basic tasks as hovering and X-Y displacement in a realistic simulator. The DRL algorithms used wer...

Full description

Autores:
Garzón Albarracin, Juan Felipe
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/50934
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/50934
Palabra clave:
Drones
Vehículos piloteados de forma remota
Aprendizaje por refuerzo (Aprendizaje automático)
Redes neurales (Computadores)
Control automático
Ingeniería
Rights
openAccess
License
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf