HUẤN LUYỆN MÔ HÌNH ROBOT TỰ LÁI

Abstract

Ngiên cứu này xây dựng và triển khai hệ thống xe tự lái sử dụng robot Pioneer 3-DX (P3DX) mô phỏng trong MobileSim, huấn luyện bằng thuật toán Học tăng cường (Reinforcement Learning – RL) nhằm đánh giá khả năng điều hướng tự động và tránh vật cản. Trên cơ sở nghiên cứu lý thuyết về xe tự lái, cảm biến và các thuật toán RL (Q_Learning, DQN, SAC), hệ thống được thiết lập với các cảm biến sonar, encoder để thu thập dữ liệu môi trường phục vụ môi trường huấn luyện. Thuật toán Deep Q-Network (DQN) được triển khai bằng Python và TensorFlow, cho phép robot tự học chiến lược di chuyển thông qua thử và sai. Kết quả kiểm thử cho thấy robot có khả năng di chuyển an toàn, tối ưu quãng đường, đồng thời đề tài đề xuất các hướng cải tiến và ứng dụng thực tiễn cho vẫn chuyển tự động và robot phục vụ trong môi trường hẹp.