Aprendizado da coordenação de comportamentos primitivos para robôs móveis

Abstract

Para ter uma aplicação real, um robô móvel deve poder desempenhar sua tarefa em ambientes desconhecidos. Uma arquitetura para robôs móveis que se adapte ao meio em que o robô se encontra é então desejável. Este trabalho apresenta uma arquitetura adaptativa para robôs móveis, de nome AAREACT, que aprende como coordenar comportamentos primitivos codificados por Campos Potenciais através de Aprendizado por Reforço. A atuação da arquitetura proposta, após uma fase de aprendizado inicial, é comparada com a apresentada por uma arquitetura com coordenação fixa dos comportamentos, demonstrando melhor desempenho para diversos ambientes. Os experimentos foram realizados no simulador do robô Pioneer, da ActivMedia Robotics®. Os resultados experimentais obtidos neste trabalho apontam também a alta capacidade de adaptação da arquitetura AAREACT para um ambiente e tarefa especificos.