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Title: Artificial intelligence based position locator using ultrasonic sensors
Authors: Chang Tortolero, Oscar Guillermo
Montenegro Cárdenas, Jordan Rodrigo
Keywords: Robots
Autoaprendizaje
Evasión de obstáculos
Self-taught
Obstacle avoidance
Issue Date: Aug-2021
Publisher: Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay
Abstract: Este trabajo consiste en la implementación de un localizador de posición basado en inteligencia artificial que utiliza Sensores Ultrasónicos y está integrado en la estructura de un pequeño robot móvil. El sistema incluye una computadora Arduino y un agente neuronal artificial automotivado capaz de aprender por sí mismo cómo mover el robot de manera segura, en un ambiente del mundo real con obstáculos dispersos. La plataforma robótica consta de baterías, sensores ultrasónicos, motores, ruedas, etc. Y está sujeta al ruido mecánico causado por la inercia de los motores, la fricción de desplazamiento de las ruedas y la imprecisión de los sensores. Un agente de aprendizaje por refuerzo impulsa al robot en su fase de aprendizaje y extrae conocimientos sobre cómo moverse en una situación del mundo real. Durante la fase de aprendizaje, el conocimiento se almacena en una red neuronal local entrenable que se ejecuta en tiempo real en la placa de la computadora Arduino local y aprende la política requerida para mover el robot. Esta red está equilibrada y entrenada para satisfacer la condición de avance requerida por un robot de movimiento libre. Durante la fase de operación, el robot utiliza la política aprendida almacenada en la red neuronal y se comporta como un proceso de decisión de Markov.
Description: This job consists in the implementation of an Artificial Intelligence Based Position Locator that use Ultrasonic Sensors and is integrated in the structure of a small mobile robotic car. The system includes an Arduino computer and a self-motivated artificial neural agent capable to learn by itself how to move the robot safely around, in a real world platform with scattered obstacles. The robotic platform comprises batteries, ultrasonic sensors, motors, wheels etc. And is subjected to mechanical ambient noise cause by the motors inertia, wheels’ displacement friction and sensors imprecision. A reinforcement learning (RL) agent drives the robot in its learning pase and extract knowledge about how to move in a real world situation. During the learning phase, knowledge is stored in a trainable local neural network that runs in real time in the local Arduino computer board and learns the policy required to move the robot. This net is balanced trained as to satisfy the move ahead condition required by the a free moving robot. During the operation phase, the robot uses the learned policy stored in the neural net and behaves as a Markov decision process.
URI: http://repositorio.yachaytech.edu.ec/handle/123456789/413
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