TỐI ƯU ĐIỀU HƯỚNG CHO ROBOT TỰ HÀNH SỬ DỤNG THUẬT TOÁN HỌC TĂNG CƯỜNG

Tóm tắt

Thuật toán QL dự đoán đường đi của robot di động bằng cách học hỏi từ những quan sát trước
đó về môi trường xung quanh. Mặt khác, phương pháp QL tính toán các giá trị Q của các trạng thái
để đưa ra các tính toán lớn cho bảng ma trận Q. Thuật toán QL có kế hoạch điều hướng tối ưu cho
robot di động trong môi trường năng động. Robot di động giao tiếp với tập lệnh điều khiển bằng
hệ điều hành robot (ROS). Robot di động được lập trình mã bằng ngôn ngữ Python trên hệ điều
hành ROS kết hợp với bộ điều khiển QL trên phần mềm Gazebo. Bộ điều khiển QL này được cải thiện
về thời gian tính toán, thời gian hội tụ, lập kế hoạch quỹ đạo chính xác và tránh chướng ngại vật.
Do đó, bộ điều khiển QL đã giải quyết được vấn đề tối ưu hóa đường dẫn cho robot di động. Hiệu
quả của bộ điều khiển QL thể hiện rõ ở khả năng điều chỉnh nhanh chóng theo môi trường thay đổi,
đảm bảo điều hướng liền mạch mà không ảnh hưởng đến an toàn. Bằng cách tận dụng sức mạnh
của máy học và các thuật toán tiên tiến, robot di động có thể điều chỉnh quỹ đạo của nó trong thời
gian thực, phản ứng chính xác với các chướng ngại vật và điều kiện động. Cách tiếp cận đột phá này
đã tối ưu hóa việc lập kế hoạch đường đi và nâng cao hiệu suất tổng thể của robot di động, mở
đường cho kỷ nguyên mới của hệ thống rô bốt tự hành thông minh.