Programação de uma linha após o robô com aprendizado por reforço

Estou pensando em programar uma linha após o robô usando algoritmos de aprendizado por reforço. A questão que estou pensando é como posso obter o algoritmo para aprender a navegar por qualquer caminho arbitrário?

Depois de seguir o livro de Sutton & Barto para aprender reforço, resolvi um problema de exercício envolvendo uma pista de corrida onde o agente do carro aprendia a não sair da pista e regular sua velocidade. No entanto, esse problema de exercício levou o agente a aprender a navegar na pista em que treinou.

Está no escopo do aprendizado por reforço conseguir que um robô navegue por caminhos arbitrários? O agente precisa absolutamente ter um mapa do circuito ou caminho da corrida? Quais parâmetros eu poderia usar para meu espaço de estado?

machine-learning artificial-intelligence reinforcement-learning line-following Lorde Loh.
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Não sei como, mas tenho certeza de que é possível ensiná-lo a se manter dentro de um caminho, independentemente de sua forma. O objetivo do ensino nesse caso deve ser a decisão local que o robô toma com base em suas informações imediatas (ou talvez em alguma história). Dessa forma, não importa qual é a forma do caminho, pois todas as decisões são locais.

precisa

@ Shahbaz - O que você sugere que eu use para o espaço de estado?

Senhor Loh.

Na verdade, não tenho certeza. Mesmo tendo estudado IA na universidade, esse nunca foi o meu campo de trabalho / pesquisa. A resposta que você aceitou parece razoável!

Shahbaz

Você está usando uma resposta para testar o Markdown? Você pode simplesmente escrever o que deseja e ver a renderização imediata abaixo dela e depois não publicá-la.

precisa

Respostas:

Uma das principais medidas de qualquer algoritmo de aprendizado de máquina é sua capacidade de generalizar (ou seja, aplicar o que aprendeu para desvendar cenários anteriormente). Os alunos de reforço (RL) podem generalizar bem, mas essa capacidade é em parte uma função da formulação do espaço de estados na minha experiência. Isso significa que, se você encontrar a configuração correta, o aluno da RL não precisará de um mapa do circuito de corrida.

Isso deixa a questão de quais parâmetros usar. Sem saber mais sobre os sensores disponíveis no seu robô, só posso especular. Minha primeira inclinação é tentar codificar a orientação relativa da linha e do robô (ou seja, o robô está tendendo para a direita, esquerda ou simplesmente se movendo paralelamente à linha). Fazer isso resultaria em um espaço de estado pequeno e agradável. Embora não seja estritamente necessário, seria uma implementação rápida e simples. Além disso, se o robô não se mover a uma taxa constante, poderá ajudar a codificar a velocidade dos robôs, pois ele precisará reagir mais rapidamente ao se mover em velocidades mais altas.

DaemonMaker
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Sem o mapa, o espaço de estados é exatamente o que o robô pode sentir em sua posição imediata. Então, até certo ponto, o mapa é apenas uma maneira de "olhar para o futuro". O comportamento aprendido no cenário sem mapa será essencialmente "faça o mesmo que antes, mas vá mais devagar porque não sabemos onde estão as curvas desta vez". (Presumivelmente, você será capaz de dizer onde estão as bordas da pista.) #

317 de Ian

Uma política nos diz qual controle aplicar, dado um estado. Se o espaço de estado for bem formulado para o agente RL, os cenários distintamente diferentes podem ter a mesma aparência no espaço de estado e produzir o mesmo comportamento. Isso é chamado de generalização e é desejável quando feito corretamente. O robô terá uma velocidade máxima com base na velocidade do loop de controle. O comportamento aprendido não será necessariamente diminuir a velocidade. Se a recompensa estiver inversamente relacionada ao tempo de execução, o agente estará inclinado a maximizar sua velocidade em relação à velocidade do loop de controle.

DaemonMaker

Não tenho certeza de que tipo de robô você tem, mas eu tenho feito a linha de resgate robocup há alguns anos. Eu percebi que se você deseja seguir uma linha bem usando PID é uma boa opção. Deixe-me expandir sobre isso. Se você imaginar dois sensores de luz em ambos os lados da linha, gostaria que eles tivessem o mesmo valor para que a linha ficasse no meio. Você pode usar a diferença entre o valor dos dois sensores para alterar a porcentagem de rotação do robô. Com esta técnica, é possível fazer com que um robô siga uma linha em velocidades extraordinárias. exatamente como você está pensando em fazer o robô aprender a melhorar suas habilidades de rastreamento de linha. O que eu vim foi começar com os valores iniciais do PID mais altos do que você deseja que eles sejam e usar um sensor giroscópico para medir a frequência de oscilação do robô enquanto ele segue a linha. A partir daí, você pode criar sua própria função para determinar quanto diminuir seus valores para obter um sistema estável. Isso não é exatamente inteligência artificial, mais como um algoritmo de otimização automática, mas ei, tenho 18 anos e aprendi a codificar a partir do Internet. Eu espero que isso ajude. Se você tiver alguma dúvida envie-me um e-mail, este não é o meu endereço de e-mail principal, portanto não o verifico regularmente. [email protected]

Omar Quaye
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