Reinforcement Learning pro ovládání robotů

Ondřej Slíva

Master's thesis

Reinforcement Learning for Robot Control

Anotácia:

Cílem této diplomové práce je v rámci robotického simulátoru navrhnout a otestovat metody učení robotů vykonávat jednoduché úlohy. Učení je realizováno pomocí metod zpětnovazebného učení. V práci jsou popsány metody strojového učení a algoritmy pro zpětnovazebné učení. Následuje implementační část, kde je popsán návrh a průběh implementace řešení. Výsledkem práce je naučení robota vykonat úlohu, jejíž cílem je přemístění kostičky na zvolené místo.

Abstract:

The goal of this master thesis is to design and test methods for teaching robots to perform simple tasks within a robotic simulator. Teaching is realized by using reinforcement learning algorithms. The work describes machine learning methods and algorithms for reinforcement learning. The implementation part follows, which describes the design and implementation of the solution. The result of the work is teaching the robot to perform a task, the aim of which is to move the cube to the selected location.

Kľúčové slová

diplomová práce, ovládání robotů, strojové učení, zpětnovazebné učení, neuronové sítě

Keywords

master thesis, robot control, machine learning, reinforcement learning, neural networks

Jazyk práce: Czech

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 30. 4. 2022

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 1. 6. 2022
• Vedúci: Jan Platoš
• Oponent: Petr Olivka

VSB – Technical University of Ostrava

Fakulta elektrotechniky a informatiky

Master programme / odbor:
Informační a komunikační technologie / Informatika a výpočetní technika