A proposal of a behavior-based control architecture with reinforcement learning for an autonomous underwater robot

Tesis doctoral de Marc Carreras Pérez

Esta tesis doctoral propone una arquitectura de control para un robot autónomo que deba realizar una misión en un entorno desconocido y no estructurado. en particular, la propuesta presentada en la tesis ha sido aplicada a un robot autónomo submarino. La arquitectura de control esta compuesta por un conjunto de comportamiento independientes, los cuales compiten por el control del robot y consiguen finalmente la realización de la misión. En esta tesis se ha propuesto un nuevo esquema de arquitectura de control basado en comportamientos, el cual es una mezcla de otras propuestas y pretende aprovechar las ventajas de cada una de estas. en una segunda parte, la tesis propone el aprendizaje automático de cada uno de estos comportamientos utilizando la teoría de aprendizaje por refuerzo. este tipo de aprendizaje se caracteriza por su aplicabilidad en problemas en los que no se tiene conocimiento del entorno, como en la mayoría de aplicaciones de robótica. No obstante, el uso del aprendizaje por refuerzo de tareas reales también implica la aparición de algunos problemas. La tesis propone un nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo, el cual soluciona parte de estos problemas. la tesis analiza cada una de las dos parte haciendo un estudio de las técnicas más importantes que se pueden encontrar en el mundo. Las dos propuestas de la tesis, la arquitectura basada en comportamientos y algoritmo de aprendizaje por refuerzo, fueron evaluadas con conjunto de experimentos reales que demuestran su efectivida. Los experimentos fueron realizados con el robot submario uris desarrollado en la universidad de girona, y son ampliamente detallados en la memoria de la tesis.

 

Datos académicos de la tesis doctoral «A proposal of a behavior-based control architecture with reinforcement learning for an autonomous underwater robot«

  • Título de la tesis:  A proposal of a behavior-based control architecture with reinforcement learning for an autonomous underwater robot
  • Autor:  Marc Carreras Pérez
  • Universidad:  Girona
  • Fecha de lectura de la tesis:  16/09/2003

 

Dirección y tribunal

  • Director de la tesis
    • Pere Ridao Rodriguez
  • Tribunal
    • Presidente del tribunal: joan Batlle grabulosa
    • carles Sierra (vocal)
    • junku Yuhn (vocal)
    • robert Sutton (vocal)

 

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