15404

يادگيري تقويتي سربه‌سر براي ربات متحرك

1403

دكتر اسماعيل خان‌ميرزا

يادگيري تقويتي سربه‌سر به عنوان يك رويكرد نوين در حوزه كنترل ربات‌هاي متحرك، توجه بسياري از پژوهشگران را به خود جلب كرده است. اين رويكرد با حذف نياز به طراحي دستي ماژول‌هاي مجزا و مدل‌سازي پيچيده محيط، امكان يادگيري مستقيم سياست‌هاي كنترلي از داده‌هاي حسگرها را فراهم مي‌آورد. مطالعه حاضر به بررسي مباني نظري و چارچوب كلي يادگيري تقويتي سربه‌سر در كنترل ربات‌هاي متحرك مي‌پردازد. در اين راستا، ابتدا مفاهيم پايه‌اي يادگيري تقويتي و معماري‌هاي شبكه‌هاي عصبي مورد استفاده در پردازش داده‌هاي چندحسگري مورد بحث قرار مي‌گيرد. سپس چالش‌هاي اساسي در پياده‌سازي اين روش‌ها، از جمله نياز به حجم بالاي داده‌هاي آموزشي، مسئله تعميم‌پذيري و ملاحظات ايمني مورد تحليل قرار مي‌گيرند. همچنين، مزاياي بالقوه اين رويكرد در مقايسه با روش‌هاي سنتي كنترل رباتيك، از جمله ساده‌سازي معماري سيستم، افزايش انعطاف‌پذيري و توانايي سازگاري با محيط‌هاي پويا بررسي مي‌شود. در نهايت، جهت‌گيري‌هاي آينده تحقيقات در اين حوزه و زمينه‌هاي كاربردي آن در صنعت و فناوري مورد توجه قرار مي‌گيرد. اين مطالعه مي‌تواند به عنوان مبنايي براي درك عميق‌تر قابليت‌ها و محدوديت‌هاي يادگيري تقويتي سربه‌سر در كنترل ربات‌هاي متحرك مورد استفاده قرار گيرد و چارچوبي براي تحقيقات آتي در اين زمينه فراهم آورد.

6/8/2025 12:00:00 AM

88530

1404/08/27

End-to-End Reinforcement learning for mobile robot