Aprendizado por Reforço em Enxames de Robôs

• Processo: 12/14820-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2013
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2014
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: Roseli Aparecida Francelin Romero
• Beneficiário: Murillo Rehder Batista
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Formação de Robôs | Robôs móveis autônomos | Sistemas Inteligentes | Sistemas Inteligentes

Resumo

Neste projeto, é proposto o uso de um aprendizado por reforço através de uma rede neuralhierárquica inspirada em processos biológicos e em princípios da psicologia do comportamento paragerenciar os comportamentos de um enxame de robôs de modo que estes robôs ajam em conjuntopara realizar uma tarefa. O sistema de aprendizado realiza um balanceamento da influência decomportamentos implementados, previamente, em um robô, de acordo com conhecimentos obtidosatravés da interação do mesmo com o ambiente. Cada robô possui sua própria rede neural,adquirindo seu conhecimento tanto independentemente quanto com o compartilhamento deinformação com outros robôs. Para avaliar a eficácia do aprendizado deste sistema para um enxamede robôs, uma tarefa de escolta é dada para ser realizada através do balanceamento de dois comportamentos: um comportamento de manutenção de uma distância preestabelecida a um agente e umcomportamento de cobertura de área baseado em Diagramas Centroidais de Voronoi. Os testes serão simulados no ambiente Player/Stage paraverificar o desempenho do sistema proposto.

Publicações acadêmicas

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

BATISTA, Murillo Rehder. Rede neural hierárquica para aprendizado de enxames de robôs em tempo real. 2014. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.