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Decision-making system for a robotic agent based on reinforcement learning

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Decision-making system for a robotic agent based on reinforcement learning

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dc.contributor.advisor Domínguez Montagud, Carlos Pascual es_ES
dc.contributor.advisor Hassan Mohamed, Houcine es_ES
dc.contributor.author Ferrando Monsonís, Javier es_ES
dc.date.accessioned 2018-11-08T12:42:40Z
dc.date.available 2018-11-08T12:42:40Z
dc.date.created 2018-09-25
dc.date.issued 2018-11-08 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/112129
dc.description.abstract [EN] In this project, a decision-making system, based on artificial emotions is proposed for the resolution of problems in autonomous robotic agents. Specifically, it is based on the application of reinforcement learning techniques to the production of artificial emotions, which allows the agent to get motivated to solve the problem in the more efficient way. The agent takes into account the importance, opportunity and urgency when it faces a new situation, and is the learning system the one which determines how these 3 appraisals are distributed, determining the proper emotional state to take the correct decision. The application used to test this approach consists of a simulation of a crash, where the robotic agent has the mission of cleaning up strains and collecting pieces resulting from an accident. On a previously developed basis in C++ Builder programming environment, functionalities are added completing the simulator. In addition, the Python language with its multiple libraries and the TensorFlow framework are used to develop the learning system through neural networks. es_ES
dc.description.abstract [ES] En este proyecto se propone un sistema de toma de decisiones, basado en emociones artificiales, para la resolución de problemas de agentes robóticos autónomos. En concreto, se basa en la aplicación de técnicas de aprendizaje por refuerzo para la generación de emociones artificiales que consigan motivar al agente a resolver el problema de la manera más eficiente posible. El agente tiene en cuenta la importancia, la oportunidad y la urgencia a la hora de enfrentarse a una situación, y es el sistema de aprendizaje el que determina cómo se distribuyen esas 3 valoraciones, determinando el estado emocional adecuado para llevar a cabo la decisión correcta. La aplicación sobre la que se realizan las pruebas de este trabajo consiste en una simulación de un accidente, donde el agente robótico tiene la misión de limpiar manchas y recoger piezas fruto de un accidente. Sobre una base desarrollada anteriormente en el entorno de programación C++ Builder, se añaden funcionalidades completando el simulador. Además, se utiliza el lenguaje Python y sus múltiples librerías, y el framework TensorFlow para desarrollar el sistema de aprendizaje mediante redes neuronales. es_ES
dc.format.extent 169 es_ES
dc.language Inglés es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Aprendizaje profundo por refuerzo es_ES
dc.subject Deep Learning es_ES
dc.subject Deep Reinforcement Learning es_ES
dc.subject Emociones artificiales es_ES
dc.subject Agente robótico es_ES
dc.subject Artificial emotions es_ES
dc.subject Robotic agent es_ES
dc.subject Simulator es_ES
dc.subject Simulador es_ES
dc.subject.classification ARQUITECTURA Y TECNOLOGIA DE COMPUTADORES es_ES
dc.subject.other Grado en Ingeniería Electrónica Industrial y Automática-Grau en Enginyeria Electrònica Industrial i Automàtica es_ES
dc.title Decision-making system for a robotic agent based on reinforcement learning es_ES
dc.title.alternative Sistema de toma de decisiones para un agente robótico basado en aprendizaje por refuerzo. es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Cerrado es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Informática de Sistemas y Computadores - Departament d'Informàtica de Sistemes i Computadors es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño - Escola Tècnica Superior d'Enginyeria del Disseny es_ES
dc.description.bibliographicCitation Ferrando Monsonís, J. (2018). Decision-making system for a robotic agent based on reinforcement learning. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/112129 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\94355 es_ES


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