NAVEGACIÓN AUTÓNOMA DE UN VEHÍCULO AÉREO NO TRIPULADO USANDO APRENDIZAJE POR REFUERZO

SÁNCHEZ MONTES, RAYDESEL ARIEL (2024) NAVEGACIÓN AUTÓNOMA DE UN VEHÍCULO AÉREO NO TRIPULADO USANDO APRENDIZAJE POR REFUERZO. Maestría thesis, UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CHIHUAHUA.

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Resumen

En esta tesis, se aborda el tópico de la navegación autónoma de vehículos aéreos no tripulados (UAVs), mediante la optimización del algoritmo de aprendizaje por refuerzo Aprendizaje-Q para la generación autónoma de trayectorias en entornos de interiores como bodegas, casas, farmacias, etc. La navegación autónoma de UAVs es un campo de investigación relevante en la actualidad, con diversas aplicaciones. Sin embargo, la planificación de trayectorias en entornos de interiores, con obstáculos y limitaciones como paredes, objetos, pasillos estrechos y cambios bruscos de dirección, es un desafío significativo. Superar este desafío es crucial para permitir la navegación autónoma segura y eficiente. El objetivo general de esta tesis es, desarrollar un modelo computacional que permita la simulación de la navegación autónoma de un UAV, usando técnicas de aprendizaje por refuerzo. La metodología se centra en discretizar entornos interiores y en la adaptación de dos métodos: muestreo de Thompson y distribución Gaussiana, para modificar la política utilizada en el Aprendizaje-Q para la selección de la acción que llevara al estado siguiente utilizando la ecuación de la diferencia temporal. Se diseñaron y utilizaron cinco entornos de interiores basados en planos arquitectónicos para evaluar el rendimiento del algoritmo. Los resultados muestran una mejora en cuanto al tiempo para la convergencia con el algoritmo Aprendizaje-Q optimizado. En conclusión, las trayectorias generadas mostraron un vuelo libre de colisiones que cumplen con los objetivos de navegación. Además, la optimización del algoritmo Aprendizaje-Q permite una exploración y explotación de recompensas más eficiente.

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