Aprendizado por Reforço Profundo para Navegação sem Mapa de um Veículo Híbrido Aéreo-Aquático

  • Ricardo B. Grando FURG
  • Paulo L. J. Drews-Jr FURG

Resumo


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).

Palavras-chave: Aprendizado por Reforço Profundo, Navegação Sem Mapa, Robô Autônomo, Veículo Híbrido

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Publicado
31/07/2022
GRANDO, Ricardo B.; DREWS-JR, Paulo L. J.. Aprendizado por Reforço Profundo para Navegação sem Mapa de um Veículo Híbrido Aéreo-Aquático. In: CONCURSO DE TESES E DISSERTAÇÕES (CTD), 35. , 2022, Niterói. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 101-110. ISSN 2763-8820. DOI: https://doi.org/10.5753/ctd.2022.222936.