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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/8198
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | Acuña, Daniel Grimm | |
dc.creator | Luz, Henrique Santos da | |
dc.creator | Klein, Lucas Jurgen | |
dc.date.accessioned | 2020-11-11T14:01:30Z | - |
dc.date.available | 2020-11-11T14:01:30Z | - |
dc.date.issued | 2019-07-09 | |
dc.identifier.citation | ACUÑA, 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.uri | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/8198 | - |
dc.description.abstract | This 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.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.subject | Algoritmos | pt_BR |
dc.subject | Controle automático | pt_BR |
dc.subject | Kalman, Filtragem de | pt_BR |
dc.subject | Markov, Processos de | pt_BR |
dc.subject | Aprendizado por reforço | pt_BR |
dc.subject | Algorithms | pt_BR |
dc.subject | Automatic control | pt_BR |
dc.subject | Kalman filtering | pt_BR |
dc.subject | Markov processes | pt_BR |
dc.subject | Reinforcement learning | pt_BR |
dc.title | Estudo da aplicabilidade de algoritmos de aprendizado por reforço em um pêndulo invertido | pt_BR |
dc.title.alternative | Reinforcement learning algorithms applicability study on an inverted pendulum | pt_BR |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
dc.description.resumo | Este 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.local | Curitiba | pt_BR |
dc.publisher.local | Curitiba | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Assef, Amauri Amorin | |
dc.contributor.referee1 | Assef, Amauri Amorin | |
dc.contributor.referee2 | Brante, Glauber Gomes de Oliveira | |
dc.contributor.referee3 | Frencl, Victor Baptista | |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.program | Engenharia de Controle e Automação | pt_BR |
dc.publisher.initials | UTFPR | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::MEDIDAS ELETRICAS, MAGNETICAS E ELETRONICAS INSTRUMENTACAO::SISTEMAS ELETRONICOS DE MEDIDA E DE CONTROLE | pt_BR |
Aparece nas coleções: | CT - Engenharia de Controle e Automação |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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