Título: APRENDIZADO DE ROBÔS MÓVEIS AUTÔNOMOS EM AMBIENTES SIMULADOS CONTÍNUOS
Autores: Heinen, Milton Roberto; Engel, Paulo Martins
Resumo: Este artigo descreve um modelo de aprendizado por reforço capaz de aprender tarefas de controle complexas utilizando ações e estados contínuos. Este modelo, que é baseado no ator-crítico contínuo, utiliza redes de funções de base radial normalizadas para aprender a função de valor dos estados e as ações. Além disso, o modelo proposto consegue configurar a estrutura das redes de forma automática durante o aprendizado. Para a validação do modelo proposto, foi utilizada uma tarefa relativamente complexa para os algoritmos de aprendizado por reforço: conduzir uma bola até o gol em um ambiente de futebol de robôs simulado. Os resultados demonstram que o modelo é capaz realizar a tarefa utilizando apenas informações sensoriais.
Palavras-chave: Robôs Móveis Autônomos; Aprendizado de Máquina; Aprendizado por Reforço
Páginas: 5
Código DOI: 10.21528/CBRN2003-009
Artigo em PDF: 062_CBRN2009.pdf
Arquivo BibTex: 062_CBRN2009.bib