Aplicación del algoritmo de aprendizaje por refuerzo state-action-reward-state-action (SARSA) para la generación de trayectorias óptimas en plataformas robóticas

Tesis de gradoAcceso abierto2024

Autores: Sarzosa Villarroel, José Jeanpierre
Director/Tutor: Álvarez Mayorga, Edison Homero
Editorial: Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Carrera de Tecnologías de la Información
URI: https://repositorio.uta.edu.ec/handle/123456789/42172
Palabras clave: APRENDIZAJE POR REFUERZOS SARSA INDUSTRIA 4.0 KUKA YOUBOT PLANIFICACIÓN DE TRAYECTORIAS
Citación: Sarzosa Villarroel, J. J. (2024). Aplicación del algoritmo de aprendizaje por refuerzo state-action-reward-state-action (SARSA) para la generación de trayectorias óptimas en plataformas robóticas [Tesis de grado, Universidad Técnica de Ambato]. Repositorio Institucional UTA. https://repositorio.uta.edu.ec/handle/123456789/42172
Resumen: Path planning for mobile robots is crucial to improve efficiency and reduce operational risks in the 4.0 industry. Companies are looking to implement advanced technologies such as artificial intelligence and reinforcement learning to automate industrial processes. This study was developed using the Kanban methodology,…
Descripción: La planificación de trayectorias para robots móviles es clave para mejorar la eficiencia y reducir riesgos operativos dentro de la industria 4.0. Las empresas buscan implementar tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial y el aprendizaje por refuerzo para automatizar procesos industriales. Esta…

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