SIMULASI SISTEM KENDALI BERBASIS PERILAKU PADA AUTONOMOUS MOBILE ROBOT DENGAN METODA Q-LEARNING
Casi Setianingsih, Kusprasapta Mutijarsa, Muhammad Ary Murti
- 发表年份
- 2020
- 引用次数
- 2
- 访问权限
- 开放获取
摘要
Autonomous robot adalah suatu robot yang mampu bekerja secara mandiri tanpa pengendalian langsung dari manusia. Robot bekerja berdasarkan sensor-sensor yang dimilikinya, mengambil keputusan sendiri untuk menyelesaikan misi dalam lingkungan kerjanya. Dalam dunia nyata, lingkungan kerja robot sangat dinamis, selalu berubah, dan tidak terstruktur. Membuat suatu model lingkungan yang tidak terstruktur sangat sulit. Memperoleh model matematik yang tepat dari lingkungan seperti ini hampir tidak mungkin dilakukan. Untuk membuat suatu autonomous mobile robots yang mampu bekerja pada lingkungan yang tidak terstruktur dan dinamis,diperlukansuatumetodatertentuyangadaptifdanmampubelajar. Berdasarkan permasalahan tersebut maka pada riset ini dirancang suatu autonomous mobile robot dengan arsitektur berbasis perilaku yang dapat belajar dan bekerja secara mandiri pada lingkungan yang tidak terstruktur, menggunakan metoda Reinforcement Learning. Tujuan metoda ini diterapkan agar robot mampu belajar dan beradaptasi terhadap lingkungan yang tidak terstruktur. Selanjutnya robot dikembangkan agar mampu menyelesaikan misi menemukan target pada posisi tertentu berdasarkan informasi yang diperoleh dari sensor sensor yang ada. Hasil simulasi menunjukan bahwa algoritma pembelajaran Reinforcement Learning berhasil diterapkan pada arsitektur kendali berbasis perilaku di autonomous mobile robot dengan akurasi sebesar 85,71%.
关键词
相关论文
Applied Nonlinear Control
Jean-Jacques Slotine, Weiping Li
1991
The Organization of Behavior
D. O. Hebb
2005
Fractional Brownian Motions, Fractional Noises and Applications
Benoît B. Mandelbrot, John W. Van Ness
1968
Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions
Laith Alzubaidi, Jinglan Zhang, Amjad J. Humaidi 等 10 位作者
2021