Título

A line follower robot implementation using Lego's Mindstorms Kit and Q-Learning

Autor

VICTOR RICARDO CRUZ ALVAREZ

ENRIQUE HIDALGO PEÑA

HECTOR GABRIEL ACOSTA MESA

Nivel de Acceso

Acceso Abierto

Licencia

http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

Materias

INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA - (CTI) Algoritmos de aprendizaje reforzado - ([Acta Universitaria. Multidisciplinary Scientific Journal. Vol 22 (2012), ISSN: 2007-9621]) - ([Acta Universitaria. Multidisciplinary Scientific Journal. Vol 22 (2012), ISSN: 2007-9621]) Q-learning (Algoritmo de aprendizaje reforzado) - ([Acta Universitaria. Multidisciplinary Scientific Journal. Vol 22 (2012), ISSN: 2007-9621]) - ([Acta Universitaria. Multidisciplinary Scientific Journal. Vol 22 (2012), ISSN: 2007-9621]) Lego Mindstorms (Robótica) - ([Acta Universitaria. Multidisciplinary Scientific Journal. Vol 22 (2012), ISSN: 2007-9621]) - ([Acta Universitaria. Multidisciplinary Scientific Journal. Vol 22 (2012), ISSN: 2007-9621]) Matlab - ([Acta Universitaria. Multidisciplinary Scientific Journal. Vol 22 (2012), ISSN: 2007-9621]) - ([Acta Universitaria. Multidisciplinary Scientific Journal. Vol 22 (2012), ISSN: 2007-9621]) Reinforcement learning algorithms - ([Acta Universitaria. Multidisciplinary Scientific Journal. Vol 22 (2012), ISSN: 2007-9621]) - ([Acta Universitaria. Multidisciplinary Scientific Journal. Vol 22 (2012), ISSN: 2007-9621]) Q-Learning (Reinforcement learning algorithm) - ([Acta Universitaria. Multidisciplinary Scientific Journal. Vol 22 (2012), ISSN: 2007-9621]) - ([Acta Universitaria. Multidisciplinary Scientific Journal. Vol 22 (2012), ISSN: 2007-9621]) Lego Mindstorms (Robotics) - ([Acta Universitaria. Multidisciplinary Scientific Journal. Vol 22 (2012), ISSN: 2007-9621]) - ([Acta Universitaria. Multidisciplinary Scientific Journal. Vol 22 (2012), ISSN: 2007-9621]) Matlab - ([Acta Universitaria. Multidisciplinary Scientific Journal. Vol 22 (2012), ISSN: 2007-9621]) - ([Acta Universitaria. Multidisciplinary Scientific Journal. Vol 22 (2012), ISSN: 2007-9621])

Resumen o descripción

Un problema común al trabajar con robots móviles es que la fase de programación puede ser un proceso largo, costoso y difícil para los programadores. Los Algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo ofrecen uno de los marcos de trabajo más generales en el ámbito de aprendizaje de máquina. Este trabajo presenta un enfoque usando el algoritmo de Q-Learning en un robot Lego para que aprenda "por sí mismo" a seguir una línea negra dibujada en una superficie blanca. El entorno de programación utilizado en este trabajo es Matlab.

Editor

Universidad de Guanajuato

Fecha de publicación

1 de marzo de 2012

Tipo de publicación

Artículo

Versión de la publicación

Versión publicada

Recurso de información

http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/1137

Formato

application/pdf

application/pdf

Fuente

Acta Universitaria. Multidisciplinary Scientific Journal. Vol 22 (2012)

ISSN: 2007-9621

Idioma

Inglés

Relación

http://actauniversitaria.ugto.mx/index.php/acta/article/view/350

Repositorio Orígen

Repositorio Institucional de la Universidad de Guanajuato

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