| Seznam |
| Téma: | Plánování letu bezpilotní helikoptéry v prostředí s překážkami pomocí posilovaného učení |
|---|---|
| Katedra: | Katedra kybernetiky |
| Vedoucí: | Ing. Robert Pěnička, Ph.D. |
| Vypsáno jako: | Diplomová práce, Bakalářská práce, Semestrální projekt |
| Popis: | Cílem projektu je návrh metod posilovaného učení pro plánování pohybu bezpilotního vzdušného prostředku. Klasické metody plánování a řízení dronu nedokáží využít plný potenciál dronů při letu vysokou rychlostí skrze prostředí s překážkami. V rámci projektu bude úkolem využít metody strojového učení, jako například posilované učení, pro zlepšení plánování a řízení dronu v neznámém prostředí. Student navrhne simulované prostředí a použije existující knihovny[3] k naučení letu dronu. |
| Literatura: | [1]R. Penicka, Y. Song, E. Kaufmann and D. Scaramuzza, "Learning Minimum-Time Flight in Cluttered Environments," in IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 7, no. 3, pp. 7209-7216, July 2022, doi: 10.1109/LRA.2022.3181755.
[2]Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement learning: An introduction. MIT press. [3]Raffin, Antonin, et al. "Stable-baselines3: Reliable reinforcement learning implementations." Journal of Machine Learning Research (2021). |