Produção Nacional
Aprendizado e Controle de Robôs Móveis Autônomos Utilizando Atenção Visual
2011; Volume: 17; Issue: 3 Linguagem: Português
10.22456/2175-2745.11662
ISSN2175-2745
AutoresMilton Roberto Heinen, Paulo Martins Engel,
Tópico(s)Time Series Analysis and Forecasting
ResumoEste 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 o valor dos estados e das ações, sendo capaz de configurar a estrutura destas redes de forma automática durante o aprendizado. Além disso, um mecanismo de atenção visual seletiva é utilizado para perceber o ambiente e os estados. 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 experimentos realizados demonstram que o modelo proposto é capaz realizar a tarefa em questão com bastante sucesso utilizando somente informações visuais.
Referência(s)