Navegación autónoma y evasión de obstáculos en UAV usando aprendizaje por refuerzo (2019)
La navegación autónoma en entornos no estructurados es una de las tareas más desafiantes para los vehículos aéreos no tripulados (UAV). Para enfrentar esta clase de retos es necesario el uso de algoritmos complejos de control y de aprendizaje que colaboren en procesos de adaptación del vehículo no tripulado a los continuos cambios del ambiente en el que navega. Uno de los campos de la inteligencia artificial más prometedores en tareas de aprendizaje no supervisado es el aprendizaje por refuerzo. Este trabajo propone el uso de Q-Learning en tiempo real, para generar el sistema de aprendizaje de navegación de un UAV. Dado que el proceso de aprendizaje toma bastante tiempo y los UAVs tienen una autonomía de vuelo bastante limitada por la capacidad de la batería. Para esto se propone el uso de un ambiente de simulación que permita la evolución del sistema de aprendizaje independientemente de las limitaciones de autonomía de un robot real, en donde el robot aprenderá a navegar autónomamente y evadir obstáculos. Se presenta una propuesta usando aprendizaje por refuerzo más específicamente la técnica de Q-Learning para resolver el problema de la navegación autónoma en un UAV, en la solución propuesta se establecen los estados del agente teniendo en cuenta varios factores, como es la lectura de los sensores en la detección de obstáculos, la distancia que hay entre el agente y el objetivo, y la dirección hacia donde se encuentra el GOAL. Para esta solución son establecidas 8 acciones que son los movimientos que el UAV puede realizar, una política de premios y castigos para evaluar el aprendizaje del agente, Se implementa la técnica propuesta en el software matemático MATLAB y el entorno de simulación virtual V-REP, para acercarse lo más posible a un escenario real como lo es el rescate de personas en desastres naturales, en la entrega de paquetes, en la agricultura de precisión, entre otras aplicaciones.