Algorithm for dynamic obstacle avoidance with a mobile robot with reinforcement learning

La conducción autónoma permite a un vehículo el desplazamiento de un lugar a otro sin la intervención humana. Esta tarea de definición simple conlleva todo un reto tecnológico para el cual están definidos niveles en los que se clasifica cuan versátil es algún tipo de intento por alcanzar esta autonomía con números del 1 al 5, donde 1 es un vehículo sin autonomía alguna y 5 es un vehículo con autonomía completa. Actualmente los vehículos más avanzados han sido desarrollados por empresas como Waymo o Tesla y se encuentran en el nivel 3, estos cuentan con la capacidad de monitorizar el entorno para responder con ciertas situaciones imprevistas por lo que el vehículo será capaz de seguir una ruta y evadir cierto tipo de obstáculos inesperados. Este interés de lograr la autonomía de los vehículos se genera a partir de las cifras de muertes en accidentes automovilísticos que asciende a más de 1.3 millones en todo el mundo en el año 2016 donde el 99% de estos accidentes se atribuyen a un error humano o a una desatención al camino. El presente trabajo busca entonces, dar una solución parcial al problema de la evasión de obstáculos aplicado en un robot móvil con técnicas de aprendizaje por refuerzo profundo.Autonomous driving allows a vehicle to move from one place to another without human intervention. This simple definition task entails a whole technological challenge for which levels are defined in which it is classified how versatile is some kind of attempt to achieve this autonomy with numbers from 1 to 5, where 1 is a vehicle without any autonomy and 5 is a vehicle with full autonomy. Currently the most advanced vehicles have been developed by companies such as Waymo or Tesla and are at level 3, these have the ability to monitor the environment to respond to certain unforeseen situations so the vehicle will be able to follow a route and evade certain kinds of unexpected obstacles. This interest in achieving the autonomy of vehicles is generated from the figures of deaths in car accidents that amount to more than 1.3 million worldwide in 2016 where 99% of these accidents are attributed to human error or an inattention to the road. The present work then seeks to provide a partial solution to the problem of obstacle avoidance applied in a mobile robot with deep reinforcement learning techniques.Pregrad