A line follower robot implementation using Lego's Mindstorms Kit and Q-Learning
Un problema común al trabajar con robots móviles es que la fase de programación puede ser un proceso largo, costoso y difícil para los programadores. Los Algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo ofrecen uno de los marcos de trabajo más generales en el ámbito de aprendizaje de máquina. Este trabajo pre...
| Autores: | , , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2012 |
| País: | México |
| Institución: | UNIVERSIDAD DE GUANAJUATO |
| Repositorio: | Acta Universitaria |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:www.actauniversitaria.ugto.mx:article/350 |
| Acceso en línea: | https://www.actauniversitaria.ugto.mx/index.php/acta/article/view/350 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Reinforcement learning algorithms Q-Learning Lego Mindstorms Matlab. |
| Sumario: | Un problema común al trabajar con robots móviles es que la fase de programación puede ser un proceso largo, costoso y difícil para los programadores. Los Algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo ofrecen uno de los marcos de trabajo más generales en el ámbito de aprendizaje de máquina. Este trabajo presenta un enfoque usando el algoritmo de Q-Learning en un robot Lego para que aprenda "por sí mismo" a seguir una línea negra dibujada en una superficie blanca. El entorno de programación utilizado en este trabajo es Matlab. |
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