Técnicas de aprendizaje por refuerzo aplicadas a la navegación de un robot móvil
Authors
Rufo Paris, JavierDirector
Parra Alonso, IgnacioDate
2022Keywords
Inteligencia artificial
Redes neuronales
Entrenamiento por refuerzo
Agente
Vehículos autónomos
Artificial intelligence
Neuronal network
Reinforce learning
Agent
Autonomous vehicles
Document type
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
El objetivo de este proyecto es el diseño, implementación y entrenamiento de una red neuronal. La red será
entrenada por medio de aprendizaje por refuerzo y su objetivo será controlar un vehículo. Este vehículo
se desplazará por un escenario con obstáculos que deberá esquivar hasta alcanzar la meta marcada.
El proyecto será desarrollado en MATLAB, haciendo uso de su toolbox de entrenamiento por refuerzo.
Para lograr el objetivo de este trabajo, se comienza haciendo un estudio de la situación actual en lo
que respecta a los coches autónomos. Tras esto, se realiza el correspondiente estudio teórico de todos los
conceptos que son la base de este trabajo: inteligencia artificial, redes neuronales, reinforce learning, la
toolbox de Matlab, entre otros.
Posteriormente, se procede al desarrollo práctico del objetivo del proyecto. Se implementa el entorno
de entrenamiento, se diseña la arquitectura de la red, se plantea la función de recompensa y se crea
el agente. Una vez realizados los desarrollos, se procede al entrenamiento del agente en el entorno y se
optimiza el desarrollo mediante el ajuste de los parámetros tras los diferentes entrenamientos realizados.
Finalmente, tras la consecución de unos resultados de entrenamiento adecuados, se seleccionarán diversos
agentes que hayan obtenido la máxima recompensa y se procederá a realizar diferentes simulaciones
para validarlos. The objective of this project is the design, implementation and training of a neuronal network. This
network will be trained using reinforce learning and its objective will be the control of a vehicle. This
vehicle will move through a scenario with obstacles which it shall avoid until it reaches the aim.
The project will be developed by using the reinforce learning toolbox of Matlab.
In order to achieve the project’s aim, the state of the art of autonomous vehicles is analyzed. Later, an
exhaustive study about main concepts is done: artificial intelligence, neuronal networks, reinforce learning
and Matlab’s toolbox.
Next step is designing the training environment, the network architecture and the reward function
and creating the agent. Then, the training of the agent and the optimization of the development of this
work by adjusting the different parameters after the trainings will be done.
Finally, after achieving adecuate results of the trainings, some of the agents with maximus reward
obtanied will be selected and, then, some simulations will be performed to validate them.
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TFG_Rufo_Paris_2022.pdf | 9.098Mb |
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