استفاده از یادگیری تقویتی عمیق (DRL) برای افزایش قابلیت های تصمیم گیری مستقل در رباتیک

کاربرد یادگیری تقویتی در ربات ها زیرشاخه ای از یادگیری ماشینی است که با توسعه ربات های مستقلی سروکار دارد که میتوانند بر اساس محیط خود یاد بگیرند و بسازند. این مفهوم شامل آموزش یک ربات برای انجام اقدامات و دریافت بازخورد برای رسیدن به مطلوب، باهدف نهایی خودکفایی ربات است. این امر یک حوزه حیاتی از تحقیقات در رباتیک است؛ زیرا ربات ها را قادر میسازد تا به طور یکپارچه با محیط اطراف تعامل داشته باشند و بدون دخالت انسان با موقعیت های جدید سازگار شوند. یادگیری تقویتی برای کنترل ربات شامل تعامل پیچیده ای از الگوریتم ها و محرک ها است و نیاز به درک عمیقی از یادگیری ماشین و رباتیک دارد. شناخت یادگیری تقویتی، مزایای یادگیری تقویتی، بررسی تاثیرات یادگیری تقویتی در صنعت رباتیک، بررسی فناوری های جدید و بررسی سیر تکاملی ربات های خودمختار در طول زمان از مواردی هستند که در این پژوهش آنها را مورد بررسی قرار خواهیم داد.

کلیدواژه ها:

رباتیک ، ربات های مستقل ، هوش مصنوعی ، یادگیری تقویتی