Application of reinforcement learning to stabilize movement

Celem tej pracy jest sprawdzenie możliwości i skuteczności technik uczenia ze wzmocnieniem do rozwiązywania problemów związanych ze stabilizacją ruchu. Aby go osiągnąć, przeprowadzono uczenie trzech niezależnych sztucznych sieci neuronowych w celu rozwiązania przygotowanych problemów. Polegały one na: sprowadzeniu do pionu i następnej stabilizacji wahadła przymocowanego do ruchomego wózka, utrzymaniu w pionie podwójnego wahadła przymocowanego do ruchomego wózka oraz stabilizacji lotu dwuwymiarowego drona. Cały proces uczenia wraz z uzyskanymi wynikami został opisany w tej pracy. Zawiera ona również opisy trzech wykonanych na potrzeby tej pracy symulacji układów fizycznych. Dodatkowo znajduje się w niej rozdział wprowadzający podstawowe zagadnienia z dziedziny uczenia ze wzmocnieniem.

The aim of this paper is to test the possibilities and effectiveness of reinforcement learning techniques for problem-solving related to movement stabilization. To achieve it, three independent artificial neural networks were trained to solve the prepared problems. These problems were: the problem of bringing the pendulum attached to a mobile cart to the vertical and then its further stabilization, the problem of maintaining vertical position of a double pendulum attached to a mobile cart and the problem of stabilizing the flight of a two-dimensional drone. All the steps needed to solve them, together with a presentation of the prepared simulations, are described in this paper. Additionally, there is a chapter introducing the basic terms of reinforcement learning.