Sistema de planeación de trayectorias basado en aprendizaje por refuerzo para vehículo 4WS con Lidar2D.

Abstract

El objetivo de este trabajo fue analizar un sistema de inteligencia artificial para el entrenamiento de un agente y simulación con diferentes modelos de aprendizaje por refuerzo en el ambiente para identificar cuáles son las características de aprendizaje por cada uno de los algoritmos con los diferentes métodos. Los agentes son los responsables de enviar acciones al ambiente y el ambiente entrega un estado con una recompensa dependiendo del objetivo que quiere alcanzar el agente. Después de hacer la evaluación de los modelos con una infraestructura definida para el desarrollo del proyecto, se evaluará la eficiencia del modelo, tiempo de entrenamiento y optimización de los recursos físicos, con todo lo anterior se espera entregar la evaluación de los modelos en un ambiente simulado y características de cada uno para identificar cual es la eficiencia con los recursos de infraestructura y la optimización de las respuestas obtenidas por cada uno de los modelos.