Використання навчання з підкріпленням для планування шляху будівельного робота

Abstract

Використання будівельних автономних мобільних роботів є перспективним напрямком підвищення швидкості, якості та безпеки виконання будівельних робіт. Однак для виконання своїх функцій такі роботи повинні будувати свій шлях від початкової точки до кінцевої у надскладних умовах захаращеного будівельного майданчика. В даній статті запропоновано систему планування оптимального шляху будівельного мобільного робота в невідомому середовищі з перешкодами, засновану на методах навчання з підкріпленням. Для побудови шляху система використовує дані, отримані від датчиків, що визначають положення та орієнтацію робота, параметри його руху та відстані до перешкод. Autonomous mobile construction robots are a promising way to increase construction work's efficiency, quality and safety. However, to fulfil their functions, such robots must build their path from the initial point to the final one in the highly complex conditions of a cluttered construction site. This paper proposes a system for planning the optimal path of a construction mobile robot in an unknown environment with obstacles based on reinforcement learning methods. The system uses data obtained from sensors that determine the pose of the robot, its motion parameters, and distances to obstacles to plan the path.