Robotlæring for slangeroboter
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2099.1/14487
Realitzat a/ambNorges teknisk-naturvitenskapelige universitet
Tipus de documentProjecte/Treball Final de Carrera
Data2011-01-30
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Developing a control strategy for a wheeled snake robot can be difficult given the number of parameters involved. In this thesis we have studied the use of a reinforcement learning framework to develop a control strategy that allows a wheeled snake to lift its head as much as possible. The learning process has been done using a simulator developed for SINTEF's pipe inspection robot PIKo. The reinforcement learning methodology used has been CACLA with an RBF network as function approximator. Various alternatives have been proposed and used for the action space in simulations showing positive results. Issues with the simulator have been detected and workarounds proposed for them.
Descripció
Treball realitat mitjançant programa de mobilitat. Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet.
Institutt for teknisk kybernetikk
TitulacióENGINYERIA INFORMÀTICA (Pla 2003)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
70021.pdf | 5,315Mb | Visualitza/Obre |