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Campo DCValorIdioma
dc.creatorAcuña, Daniel Grimm
dc.creatorLuz, Henrique Santos da
dc.creatorKlein, Lucas Jurgen
dc.date.accessioned2020-11-11T14:01:30Z-
dc.date.available2020-11-11T14:01:30Z-
dc.date.issued2019-07-09
dc.identifier.citationACUÑA, Daniel Grimm; LUZ, Henrique Santos da; KLEIN, Lucas Jurgen. Estudo da aplicabilidade de algoritmos de aprendizado por reforço em um pêndulo invertido. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2019.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/8198-
dc.description.abstractThis work addresses an exploratory research on the applicability of reinforcement learning algorithms (RLA) in an inverted pendulum system, a classic problem of an unstable open loop system. The research carried out, addressed the study and application of some specific algorithms such as Q-Learning and Deep-Q-Networks. The work presents a theoretical research of the algorithms until the software implementation of the same ones. In a second step, a physical prototype of the pendulum system was built, in which stochastic filters were used in order to enhance the sensor reading quality, leaving open a possibility of continuity of the development for future works.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectAlgoritmospt_BR
dc.subjectControle automáticopt_BR
dc.subjectKalman, Filtragem dept_BR
dc.subjectMarkov, Processos dept_BR
dc.subjectAprendizado por reforçopt_BR
dc.subjectAlgorithmspt_BR
dc.subjectAutomatic controlpt_BR
dc.subjectKalman filteringpt_BR
dc.subjectMarkov processespt_BR
dc.subjectReinforcement learningpt_BR
dc.titleEstudo da aplicabilidade de algoritmos de aprendizado por reforço em um pêndulo invertidopt_BR
dc.title.alternativeReinforcement learning algorithms applicability study on an inverted pendulumpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoEste trabalho aborda uma pesquisa exploratória sobre a aplicabilidade de algoritmos de aprendizado por reforço (APR) em um sistema de pêndulo invertido, sendo este um problema clássico de um sistema instável em malha aberta. A pesquisa realizada abordou o estudo e aplicação de algoritmos especificos: Q-Learning e Deep-Q-Network. O trabalho apresenta desde a pesquisa teórica dos algoritmos até a implementação em software dos mesmos. Em uma segunda etapa, desenvolveu-se um protótipo físico do sistema de pêndulo, no qual se empregou o uso de filtros estocásticos para a melhora na qualidade de leitura dos sensores, deixando em aberto a possibilidade de continuidade do desenvolvimento do protótipo em trabalhos futuros.pt_BR
dc.degree.localCuritibapt_BR
dc.publisher.localCuritibapt_BR
dc.contributor.advisor1Assef, Amauri Amorin
dc.contributor.referee1Assef, Amauri Amorin
dc.contributor.referee2Brante, Glauber Gomes de Oliveira
dc.contributor.referee3Frencl, Victor Baptista
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programEngenharia de Controle e Automaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::MEDIDAS ELETRICAS, MAGNETICAS E ELETRONICAS INSTRUMENTACAO::SISTEMAS ELETRONICOS DE MEDIDA E DE CONTROLEpt_BR
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