RRL-RM: Navegação de robôs móveis baseada em aprendizado por reforço relacional

• Processo: 09/04489-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2009
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2011
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Anna Helena Reali Costa
• Beneficiário: Tiago Matos
• Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 08/03995-5 - LOGPROB: lógica probabilística - fundamentos e aplicações computacionais, AP.TEM
• Assunto(s): Lógica matemática Robôs móveis Aprendizado computacional Aprendizado por reforço
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado por Reforço | Aprendizado Relacional | Lógica Matemática | Robótica móvel | Aprendizado de Máquinas

Resumo

Soluções para navegação autônoma de robôs móveis tipicamente não consideram soluções previamente encontradas para problemas similares, impedindo que o robô melhore seu desempenho por meio do aprendizado decorrente de experiências passadas em tarefas similares. O objetivo deste projeto de pesquisa científica consiste em propor, desenvolver e avaliar um método baseado em aprendizado por reforço relacional que gere representações de políticas abstratas de navegação a partir de lugares visitados pelo robô durante a execução de sua tarefa. A abstração relacional gerada permitirá a generalização de planejamentos de navegação já realizados, assim como a transferência de políticas para outras tarefas similares.

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

MATOS, Tiago. Uso de política abstrata estocástica na navegação robótica.. 2011. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Escola Politécnica (EP/BC) São Paulo.