Aprendizado por Reforço Profundo para Navegação sem Mapa de um Veículo Híbrido Aéreo-Aquático - Grando, Ricardo B.; Drews-Jr, Paulo L. J. (Anais do Concurso de Teses e Dissertações da SBC (CTD-SBC); 2022: Anais do XXXV Concurso de Teses e DissertaçõesDO - 10.5753/ctd.2022.222936, 2022)
A busca pelo desenvolvimento de novas tecnologias impulsa grandes desafios. Exemplo disto refere-se ao desenvolvimento de tarefas correlatas aos robôs móveis híbridos. In order to study and overcome these challenges, the present work seeks to establish an approach based on Deep Reinforcement Learning (Deep-RL) para navegação autônoma de um tipo específico de robô móvel híbrido: um Veículo Híbrido Tipo Ar-Água (HUAUV). A abordagem proposta utiliza somente informação de sensores de distância e de informações relativas à localização do veículo para realizar a navegação. Resultados da nossa abordagem mostram que é possível realizar navegação sem mapa do início ao fim, sem que para isso fosse necessário utilizar nenhum tipo de operação manual, somente os agentes baseados em Deep-RL. Para tanto, a navegação dos agentes treinados é comparada com a navegação sem mapa realizada por um algoritmo BUG2, uma implementação moderna de algoritmo clássico para o problema de navegação sem mapas que não utiliza aprendizado. Os métodos propostos são baseados em duas abordagens do estado da arte para navegação sem mapa de robôs terrestres: Política de Gradiente Determinístico Profundo (DDPG) e Soft Actor-Critic (SAC).