This report presents an application of reinforcementlearning to the problem of controlling multiple robots performingthe task of moving boxes in a warehouse environment. The robotsmake autonomous decisions individually and avoid colliding witheach other and the walls of the warehouse. The problem is definedas a dynamical multi-agent system and a solution is reachedby applying the DQN algorithm. The solution is designed forachieving scalability, meaning that the trained robots are flexibleenough to be deployed in simulated environments of differentsizes and alongside a different number of robots. This wassuccessfully achieved by feature engineering. / Denna rapport presenterar en implementation av Reinforcement Learning som löser problemet med att styra flertalet robotar som utför uppgiften att flytta lådor i en lager miljö. Robotarna tar autonoma beslut individuellt och försöker att undvika att krocka med varandra och väggarna av lagerlokalen. Problemet definieras som ett dynamiskt multi-agent system och en lösning nås genom att tillämpa DQN algoritmen. Lösningen är utformad för att uppnå skalbarhet, vilket innebär att robotarna ska vara flexibla nog att agera i miljöer av antal robotar. Detta uppnåddes framgångsrikt genom att implementera funktionsextraktion. / Kandidatexjobb i elektroteknik 2022, KTH, Stockholm
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-322721 |
| Date | January 2022 |
| Creators | Khan, Akib, Loberg, Marcus |
| 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 ; 2022:131 |
Page generated in 0.0019 seconds