Registro:
| Documento: | Tesis de Grado |
| Título: | Generación de locomoción para un robot hexápodo usando aprendizaje por refuerzo profundo |
| Autor: | Sandacz, Matías |
| Editor: | Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
| Publicación en la web: | 2025-06-12 |
| Fecha de defensa: | 2024-10-04 |
| Grado Obtenido: | Grado |
| Título Obtenido: | Licenciado en Ciencias de la Computación |
| Departamento Docente: | Departamento de Computación |
| Director: | De Cristóforis, Pablo Esteban |
| Director Asistente: | Romero, Nicolás |
| Jurado: | Castro, Gastón Ignacio; Landfried, Gustavo Andrés |
| Idioma: | Español |
| Palabras clave: | ROBOT HEXAPODO; APRENDIZAJE POR REFUERZO; ROS; GAZEBO |
| Formato: | PDF |
| Handle: |
http://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000813_Sandacz |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/seminario/seminario_nCOM000813_Sandacz.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/seminario/document/seminario_nCOM000813_Sandacz |
| Ubicación: | Dep.COM 000813 |
| Derechos de Acceso: | Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Sandacz, Matías. (2024). Generación de locomoción para un robot hexápodo usando aprendizaje por refuerzo profundo. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de http://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000813_Sandacz |
Resumen:
En este trabajo, introducimos una metodología basada en aprendizaje por refuerzo para el aprendizaje de la locomoción de un robot hexápodo sobre distintos tipos de terrenos. Durante el entrenamiento, a medida que el robot va experimentando con terrenos cada vez más desafiantes, incrementaremos progresivamente su dificultad. La hipótesis central de este trabajo es que, posteriormente a la etapa de aprendizaje, el robot pueda adaptarse a terrenos no explorados durante su entrenamiento. Los experimentos realizados en simulación utilizando Gazabo muestra la factibilidad del enfoque propuesto. El sistema fue desarrollado bajo ROS (Robot Operating System) y se encuentra disponible para la comunidad en https://github.com/lrse/hexapod-locomotion/.
Citación:
---------- APA ----------
Sandacz, Matías. (2024). Generación de locomoción para un robot hexápodo usando aprendizaje por refuerzo profundo. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000813_Sandacz
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Sandacz, Matías. "Generación de locomoción para un robot hexápodo usando aprendizaje por refuerzo profundo". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2024.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000813_Sandacz
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