Análise da utilização simultânea do filtro de Kalman estendido e do algoritmo Q-learning na navegação autônoma em ambientes dinâmicos

• Processo: 18/05228-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2018
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2019
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica
• Pesquisador responsável: Marcelo Nicoletti Franchin
• Beneficiário: Hugo Ferraz Sangaletti
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia (FE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
• Assunto(s): Robótica Robôs móveis Filtros de Kalman Sistemas autônomos Algoritmos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Filtro de Kalman Estendido | localização | Navegação | Q-learning | Robótica | Navegação autônoma

Resumo

Os problemas de planejamento de trajetória e de localização na navegação autônoma de robôs móveis são normalmente tratados independentemente. Porém, ambos são importantes para o desenvolvimento de sistemas na área. Este projeto pretende analisar a utilização simultânea do Filtro de Kalman estendido para resolver o problema de localização do robô não e do algoritmo de aprendizagem por reforço Q-learning no planejamento de trajetória evitando colisões com objetos desconhecidos. Pretende-se obter resultados que indiquem uma melhora no desempenho de ambos os métodos em comparação com a execução individual década um deles. (AU)