Planificación de movimiento en vehículos no holonómicos mediante aprendizaje por refuerzo

• Tomás Martínez ^[1] ; David Sanglada ^[1] ; Celestino Martínez ^[1] ; José Mª Moreno ^[1]
  1. [1] Universitat d'Alacant

     Universitat d'Alacant

     Alicante, España

     
• Localización: XXVI Jornadas de Automática: 7-10 de septiembre de 2005, Alicante-Elche / coord. por Fernando Torres Medina, Óscar Reinoso García, 2005, ISBN 84-689-0730-8, págs. 165-170
• Idioma: español
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• Resumen

  • En este trabajo se propone un nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo para la planificación óptima de movimiento en vehículos no holonómicos.

    El algoritmo es una extensión de la técnica CACM que incluye el aprendizaje del comportamiento dinámico del sistema en lugar de utilizar ecuaciones de estado como modelo. Este método es aplicable a sistemas continuos no lineales, en los cuales los métodos convencionales de aprendizaje por refuerzo presentan las mayores limitaciones. Los resultados, obtenidos mediante simulación, muestran el movimiento óptimo de un vehículo en presencia de obstáculos comparado con la técnica Q-learning.