Neste trabalho é proposta uma plataforma robótica móvel, concebida de maneira modular e hierárquica, visando o estudo de diversos aspectos aplicados à navegação, tanto autônoma quanto semi-autônoma, em ambientes internos. O sistema proposto possibilita a implementação de arquiteturas reativas e híbridas com aprendizagem, sendo a importância e limitações desta última discutidas. Utilizando a plataforma desenvolvida, uma aplicação de navegação robótica com aprendizagem supervisionada é realizada, usando sensores de ultra-som e através de tele-operação. O objetivo é fazer com que o agente associe, em tempo real, suas próprias respostas sensoriais com as ações motoras realizadas pelo tele-operador, permitindo que a tarefa seja repetida autonomamente com alguma generalização. Para realizar tal mapeamento, uma rede de função de base radial (RBF), usando um algoritmo de aprendizado seqüencial, é apresentada e utilizada. / This work presents a mobile robotic platform, built as a modular and hierarchical approach, aiming at the study of several aspects of indoor navigation. The proposed system allows the implementation of reactive and hybrid architectures with learning, for autonomous or semi-autonomous navigation. The importance and limitations of the learning characteristics are discussed. An application of robotic navigation with supervised learning is implemented using ultrasonic sensors and teleoperation. The aim is the agent to associate, in real time, its own sensorial perception to the motor actions realized by a teleoperator, allowing the task to be repeated in an autonomous way, with some generalization. To make the corresponding mapping, a radial basis function network (RBF), trained by a sequential learning algorithm, is presented and used.

Neste trabalho é proposta uma plataforma robótica móvel, concebida de maneira modular e hierárquica, visando o estudo de diversos aspectos aplicados à navegação, tanto autônoma quanto semi-autônoma, em ambientes internos. O sistema proposto possibilita a implementação de arquiteturas reativas e híbridas com aprendizagem, sendo a importância e limitações desta última discutidas. Utilizando a plataforma desenvolvida, uma aplicação de navegação robótica com aprendizagem supervisionada é realizada, usando sensores de ultra-som e através de tele-operação. O objetivo é fazer com que o agente associe, em tempo real, suas próprias respostas sensoriais com as ações motoras realizadas pelo tele-operador, permitindo que a tarefa seja repetida autonomamente com alguma generalização. Para realizar tal mapeamento, uma rede de função de base radial (RBF), usando um algoritmo de aprendizado seqüencial, é apresentada e utilizada. / This work presents a mobile robotic platform, built as a modular and hierarchical approach, aiming at the study of several aspects of indoor navigation. The proposed system allows the implementation of reactive and hybrid architectures with learning, for autonomous or semi-autonomous navigation. The importance and limitations of the learning characteristics are discussed. An application of robotic navigation with supervised learning is implemented using ultrasonic sensors and teleoperation. The aim is the agent to associate, in real time, its own sensorial perception to the motor actions realized by a teleoperator, allowing the task to be repeated in an autonomous way, with some generalization. To make the corresponding mapping, a radial basis function network (RBF), trained by a sequential learning algorithm, is presented and used.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Gustavo Araujo.pdf: 2606649 bytes, checksum: efb1a5ded768b058f25d23ee8967bd38 (MD5) Previous issue date: 2014-04-28 / In this work the main objective is to present the development of learning algorithms for online application for the solution of algebraic Hamilton-Jacobi-Bellman equation. The concepts covered are focused on developing the methodology for control systems, through techniques that aims to design online adaptive controllers to reject noise sensors, parametric variations and modeling errors. Concepts of neurodynamic programming and reinforcement learning are are discussed to design algorithms where the context of a given operating point causes the control system to adapt and thus present the performance according to specifications design. Are designed methods for online estimation of adaptive critic focusing efforts on techniques for gradient estimating of the environment value function. / Neste trabalho o principal objetivo é apresentar o desenvolvimento de algoritmos de aprendizagem para execução online para a solução da equação algébrica de Hamilton-Jacobi-Bellman. Os conceitos abordados se concentram no desenvolvimento da metodologia para sistemas de controle, por meio de técnicas que tem como objetivo o projeto online de controladores adaptativos são projetados para rejeitar ruídos de sensores, variações paramétricas e erros de modelagem. Conceitos de programação neurodinâmica e aprendizagem por reforço são abordados para desenvolver algoritmos onde a contextualização de determinado ponto de operação faz com que o sistema de controle se adapte e, dessa forma, apresente o desempenho de acordo com as especificações de projeto. Desenvolve-se métodos para a estimação online do crítico adaptativo concentrando os esforços em técnicas de estimação do gradiente da função valor do ambiente.