Generación de locomoción para un robot hexápodo usando aprendizaje por refuerzo profundo

Autores
Sandacz, Matías
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión publicada
Colaborador/a o director/a de tesis
De Cristóforis, Pablo Esteban
Romero, Nicolás
Descripción
En este trabajo, introducimos una metodología basada en aprendizaje por refuerzo para el aprendizaje de la locomoción de un robot hexápodo sobre distintos tipos de terrenos. Durante el entrenamiento, a medida que el robot va experimentando con terrenos cada vez más desafiantes, incrementaremos progresivamente su dificultad. La hipótesis central de este trabajo es que, posteriormente a la etapa de aprendizaje, el robot pueda adaptarse a terrenos no explorados durante su entrenamiento. Los experimentos realizados en simulación utilizando Gazabo muestra la factibilidad del enfoque propuesto. El sistema fue desarrollado bajo ROS (Robot Operating System) y se encuentra disponible para la comunidad en https://github.com/lrse/hexapod-locomotion/.
Fil: Sandacz, Matías. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.
Materia
ROBOT HEXAPODO
APRENDIZAJE POR REFUERZO
ROS
GAZEBO
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar
Repositorio
Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
Institución
Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
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Acceder
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