NGHIÊN CỨU TỐI ƯU BÀI TOÁN ĐỊNH VỊ BẢN ĐỒ CHO ROBOT DI ĐỘNG TRONG MÔI TRƯỜNG KHÔNG XÁC ĐỊNH SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC TĂNG CƯỜNG

Tóm tắt

Robot di động ngày càng được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực của nền công
nghiệp 4.0. Ứng dụng robot di động có thể mang lại những hiệu quả về thời gian, tối
ưu sản xuất, lợi ích kinh tế,... Tuy nhiên, để robot di động ổn định, linh hoạt trong môi
trường thay đổi luôn là vấn đề được nhiều nhà khoa học quan tâm. Trong đó, bài toán
điều hướng robot di động được xem là bài toán quan trọng trong lĩnh vực robot. Nhiều
nghiên cứu và giải pháp kỹ thuật đã được đề xuất và thử nghiệm nhằm giải quyết vấn
đề này, trong đó phương pháp học tăng cường (RL) đã thu hút được nhiều sự quan tâm
vì những ưu điểm như giúp robot có khả năng tự học và ngày càng nâng cao khả năng
của robot. Bài báo này đề xuất một giải pháp điều hướng cho robot di động dựa trên
thuật toán Q-Learning và phương pháp tránh vật cản tự động. Bên cạnh đó, mối quan
hệ và đặc điểm giữa các hành vi của robot và điều kiện môi trường cũng được phân
tích. Kết quả của mô phỏng trên nền tảng Gazebo được so sánh với kết quả khi ứng
dụng thuật toán SARSA để chứng minh tính hiệu quả của phương pháp đề xuất.