Desarrollo de un algoritmo de navegación autónoma para uavs basado en objetivos dados usando técnicas de aprendizaje por refuerzo profundo
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Los desastres naturales y las guerras son algunos de los peores eventos que la
humanidad ha tenido que enfrentar, ya que en este tipo de situaciones es casi imposible
evacuar a las personas en el área afectada, causando muchas más muertes y un impacto
devastador. Por lo anterior se hace necesario el uso de robots autónomos que colaboren
en la búsqueda y rescate de víctimas humanas en zonas de desastre. Este proyecto de
investigación propone el uso de técnicas de aprendizaje por refuerzo profundo o "Deep
Reinforcement Lerning - DRL" para proporcionar habilidades de navegación
autónoma y adaptación en ambientes desconocidos a un robot aéreo no tripulado. Se
propone el uso de información visual como sistema de sensado del ambiente. Dado que
el ambiente es no estructurado y desconocido para el agente robótico no se construirán
mapas ni se intentará seguir un mapa estrictamente. La navegación se basa en el
seguimiento y evasión de objetivos dados, entre los cuales se cuentan personas,
arboles, fuego y demás objetos que sean considerablemente identificables mediante
información visual en una zona de desastre.
Abstract
Natural disasters and wars are some of the worst events that the
humanity has had to face, since in this type of situation it is almost impossible
evacuate people in the affected area, causing many more deaths and an impact
devastating. Therefore, it is necessary to use autonomous robots that collaborate
in the search and rescue of human victims in disaster areas. This project of
research proposes the use of deep reinforcement learning techniques or "Deep
Reinforcement Lerning - DRL "to provide navigation skills
autonomous and adaptation in unknown environments to an unmanned aerial robot. I know
proposes the use of visual information as a sensing system for the environment. Given the
the environment is unstructured and unknown to the robotic agent will not be built
maps nor will any attempt be made to strictly follow a map. Navigation is based on the
follow-up and evasion of given objectives, which include people,
trees, fire and other objects that are considerably identifiable by
visual information in a disaster area.
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