Reinforcement Learning pro ovládání robotů

Abstract

Cílem této diplomové práce je v rámci robotického simulátoru navrhnout a otestovat metody učení robotů vykonávat jednoduché úlohy. Učení je realizováno pomocí metod zpětnovazebného učení. V práci jsou popsány metody strojového učení a algoritmy pro zpětnovazebné učení. Následuje implementační část, kde je popsán návrh a průběh implementace řešení. Výsledkem práce je naučení robota vykonat úlohu, jejíž cílem je přemístění kostičky na zvolené místo.

The goal of this master thesis is to design and test methods for teaching robots to perform simple tasks within a robotic simulator. Teaching is realized by using reinforcement learning algorithms. The work describes machine learning methods and algorithms for reinforcement learning. The implementation part follows, which describes the design and implementation of the solution. The result of the work is teaching the robot to perform a task, the aim of which is to move the cube to the selected location.