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Quadcopter Control Using Reinforcement Learning

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dc.contributor.author ZIANI-KERARTI, AbdelKarim
dc.date.accessioned 2021-12-08T12:03:15Z
dc.date.available 2021-12-08T12:03:15Z
dc.date.issued 2021-07-12
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/STDB_UNAM/196
dc.description.abstract Dans ce travail, nous avons présenter les concepts et paradigmes de l’apprentissage par renforcement et leur importance croissante dans la communauté´e de recherche en robotique. Nous avons propos´e un environnement open-source de type OpenAI GYM pour entrainer un agent d’apprentissage par renforcement a` piloter un quadruplet`ère bas´e sur le moteur physique Py- Bullet. Ce type d’environnement, associé`a la spécification d’une fonction de récompense, est important pour normaliser le développement et l’´évaluation des algorithmes d’apprentissage et pour aider `a combiner les avantages de l’utilisation de la théorie du contrôle et de l’apprentissage automatique. en_US
dc.language.iso en en_US
dc.publisher Directeur;M. MOKHTARI Rida/ CO-Directeur;M. ARICHI Fayssal en_US
dc.subject Reinforcement Learning, Machine Learning, PyBullet, Stable BaseLines, OpenAI GYM, Quad- copter, Attitude Control. en_US
dc.title Quadcopter Control Using Reinforcement Learning en_US
dc.type Thesis en_US


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