Reinforcement Learning pro ovládání robotů
| dc.contributor.advisor | Platoš, Jan | |
| dc.contributor.author | Biječek, Tomáš | |
| dc.contributor.referee | Uher, Vojtěch | |
| dc.date.accepted | 2026-06-04 | |
| dc.date.accessioned | 2026-09-02T14:33:19Z | |
| dc.date.available | 2026-09-02T14:33:19Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.description.abstract | Hlavním tématem této diplomové práce je navržení a otestování metod učení robotů pomocí vybraného simulačního prostředí. Pro tyto účely je vybráno prostředí CoppeliaSim společně s nástavbou PyRep. Konkrétním úkolem je pomocí metod reinforcement learningu naučit šestinohého robota pohybu k cíli na odlišných typech terénu, k čemuž je použit algoritmus TD3. | cs |
| dc.description.abstract | The main focus of this thesis is to design and test methods for training robots using a selected simulation environment. For this purpose, the CoppeliaSim environment, together with the PyRep add-on, has been chosen. The specific task is to use reinforcement learning methods to teach a six-legged robot to navigate to a target on different types of terrain, for which the TD3 algorithm is employed. | en |
| dc.description.department | 460 - Katedra informatiky | cs |
| dc.description.result | výborně | cs |
| dc.format.extent | 10986332 bytes | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.other | OSD002 | |
| dc.identifier.sender | S2724 | |
| dc.identifier.thesis | BIJ0013_FEI_N0613A140034_2026 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10084/160235 | |
| dc.language.iso | cs | |
| dc.publisher | Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava | cs |
| dc.rights.access | openAccess | |
| dc.subject | Zpětnovazební učení | cs |
| dc.subject | TD3, šestinohý robot | cs |
| dc.subject | robot | cs |
| dc.subject | CoppeliaSim | cs |
| dc.subject | PyRep, chůze k cíli | cs |
| dc.subject | Python | cs |
| dc.subject | Reinforcement learning | en |
| dc.subject | TD3 | en |
| dc.subject | hexapod | en |
| dc.subject | robot | en |
| dc.subject | CoppeliaSim | en |
| dc.subject | PyRep | en |
| dc.subject | goal-directed locomotion | en |
| dc.subject | Python | en |
| dc.thesis.degree-grantor | Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky | cs |
| dc.thesis.degree-level | Magisterský studijní program | cs |
| dc.thesis.degree-name | Ing. | |
| dc.thesis.degree-program | Informatika | cs |
| dc.title | Reinforcement Learning pro ovládání robotů | cs |
| dc.title.alternative | Reinforcement Learning for Robot Control | en |
| dc.type | Diplomová práce | cs |
| local.files.count | 6 | |
| local.files.size | 19191615 | |
| local.has.files | yes |
Files
Original bundle
1 - 5 out of 6 results
Loading...
- Name:
- BIJ0013_FEI_N0613A140034_2026.pdf
- Size:
- 10.48 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Text práce
Loading...
- Name:
- BIJ0013_FEI_N0613A140034_2026_zadani.pdf
- Size:
- 155.52 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Zadání
Loading...
- Name:
- BIJ0013_FEI_N0613A140034_2026_priloha.zip
- Size:
- 7.3 MB
- Format:
- ZIP
- Description:
- Příloha
Loading...
- Name:
- BIJ0013_FEI_N0613A140034_2026_posudek_vedouci_Platos_Jan.pdf
- Size:
- 157.55 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Posudek vedoucího – Platoš, Jan
Loading...
- Name:
- BIJ0013_FEI_N0613A140034_2026_posudek_oponent_Uher_Vojtech.pdf
- Size:
- 158.61 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Posudek oponenta – Uher, Vojtěch