Розробка алгоритму керування роботом-гексаподом за допомогою Reinforcement Learning
Автор: Мацюк Маркіян Ігорович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційно-вимірювальні технології у робототехніці
Інститут: Інститут комп'ютерних технологій, автоматики та метрології
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2022-2023 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: В сучасній робототехніці для контролю роботів зазвичай використовують класичні алгоритми управління. Проте роботи стають дедалі складніші, а відповідно складнішають і алгоритми управління. Це вже не просто колісні бази, а роботи зі складною кінематикою, наприклад: роботи- гуманоїди, чотирилапі роботи, роботи-гексаподи, м’які роботи. Написання алгоритму керування такими роботами є складною та нетривіальною задачею, особливо коли потрібно враховувати ще й кривизну поверхні на якій знаходиться робот, а тому дедалі частіше для управління роботами зі складною кінематикою використовують методи машинного навчання. А саме Reinforcement Learning (навчання з підкріпленням). У даній магістерській роботі буде досліджено та порівняно методи навчання з підкріпленням, програмні продукти для симуляції середовищ для навчання з підкріпленням та розроблено програмний для навчання з підкріпленням робота-гексапода, а також за допомогою ного натреновано модель здатну контролювати такого робота.