Reinforcement learning is conceptually based on an agent learning through interaction with its environment. This trial-and-error learning method makes the process prone to situations in which the agent is stuck in a dead-end, from which it cannot keep learning. This thesis studies a method to diminish the risk that a wheeled inverted pendulum, or WIP, falls over during training by having a Qlearning based agent estimate a PID controller before training it on the balance problem. We show that our approach is equally stable compared to a Q-learning agent without estimation training, while having the WIP falling over less than half the number of times during training. Both agents succeeds in balancing the WIP for a full hour in repeated tests. / Reinforcement learning baseras på en agent som lär sig genom att interagera med sin omgivning. Denna inlärningsmetod kan göra att agenten hamnar i situationer där den fastnar och inte kan fortsätta träningen. I denna examensuppsats utforskas en metod för att minska risken att en självkörande robot faller under inlärning. Detta görs genom att en Q-learning agent tränas till att estimera en PID kontroller innan den tränar på balanseringsproblemet. Vi visar att vår metod är likvärdigt stabil jämfört med en Q-learning agent utan estimeringsträning. Under träning faller roboten färre än hälften så många gånger när den kontrolleras av vår metod. Båda agenterna lyckas balansera roboten under en hel timme.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-264562 |
| Date | January 2019 |
| Creators | Moritz, Johan, Winkelmann, Albin |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2019:385 |
Page generated in 0.0133 seconds