Modelos de aprendizaje profundo por refuerzo (deep reinforcement learning) para el movimiento autónomo de vehículos aéreos no tripulados

Abstract

El objetivo de este proyecto consiste en el desarrollo de un sistema basado en algoritmos de Reinforcement Learning, que sea capaz de otorgar autonomía a un vehículo aéreo no tripulado, el cual deberá aprender a realizar un desplazamiento autónomo desde un punto origen, hasta un punto destino, sin llegar a colisionar con los obstáculos que se pueda encontrar a lo largo de su trayectoria. Para ello, se harán uso de las herramientas software necesarias, que permitan la simulación de escenarios tanto para el entrenamiento, como para la evaluación del algoritmo.

Laburpena Proiektu honen helburua Reinforcement Learning-eko algoritmoetan oinarritutako sistema garatzea izango da, non gida gabeko aire ibilgailu bati jatorrizko puntu batetik helmuga punto baterainoko ibilbidea burutzeko autonomía emango zaio. Horrenbestez, ibilgailuak zehaztutako ibilbidea egiten ikasi beharko du aurki ditzakeen oztopoak saihestuz. Horretarako, entrenamendu zein ebaluazio inguruneak simulatzeko beharrezkoak diren software tresnak erabiliko dira.

Abstract The aim of this Project is the development of a system based on Reinforcement Learning algorithms, which is capable of granting autonomy to an unmanned aerial vehicle, which must learn to make an autonomous displacement from an origin point, to a destination point, without colliding with the obstacles that can be found along its path. For this, the necessary software tools will be used, which allow the simulation of scenarios both for training and for the evaluation of the algorithm.