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...
- 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