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dc.contributor.author
Carlucho, Ignacio
dc.contributor.author
de Paula, Mariano
dc.contributor.author
Wang, Sen
dc.contributor.author
Petillot, Yvan
dc.contributor.author
Acosta, Gerardo Gabriel
dc.date.available
2019-11-05T19:33:42Z
dc.date.issued
2018-09
dc.identifier.citation
Carlucho, Ignacio; de Paula, Mariano; Wang, Sen; Petillot, Yvan; Acosta, Gerardo Gabriel; Adaptive low-level control of autonomous underwater vehicles using deep reinforcement learning; Elsevier Science; Robotics And Autonomous Systems; 107; 9-2018; 71-86
dc.identifier.issn
0921-8890
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/88075
dc.description.abstract
Low-level control of autonomous underwater vehicles (AUVs) has been extensively addressed by classical control techniques. However, the variable operating conditions and hostile environments faced by AUVs have driven researchers towards the formulation of adaptive control approaches. The reinforcement learning (RL) paradigm is a powerful framework which has been applied in different formulations of adaptive control strategies for AUVs. However, the limitations of RL approaches have lead towards the emergence of deep reinforcement learning which has become an attractive and promising framework for developing real adaptive control strategies to solve complex control problems for autonomous systems. However, most of the existing applications of deep RL use video images to train the decision making artificial agent but obtaining camera images only for an AUV control purpose could be costly in terms of energy consumption. Moreover, the rewards are not easily obtained directly from the video frames. In this work we develop a deep RL framework for adaptive control applications of AUVs based on an actor-critic goal-oriented deep RL architecture, which takes the available raw sensory information as input and as output the continuous control actions which are the low-level commands for the AUV's thrusters. Experiments on a real AUV demonstrate the applicability of the stated deep RL approach for an autonomous robot control problem.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Elsevier Science
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
dc.subject
ADAPTIVE LOW-LEVEL CONTROL
dc.subject
AUTONOMOUS ROBOT
dc.subject
AUV
dc.subject
DEEP REINFORCEMENT LEARNING
dc.subject.classification
Control Automático y Robótica
dc.subject.classification
Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información
dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
dc.title
Adaptive low-level control of autonomous underwater vehicles using deep reinforcement learning
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2019-10-16T15:08:42Z
dc.journal.volume
107
dc.journal.pagination
71-86
dc.journal.pais
Países Bajos
dc.journal.ciudad
Amsterdam
dc.description.fil
Fil: Carlucho, Ignacio. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires; Argentina
dc.description.fil
Fil: de Paula, Mariano. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires; Argentina
dc.description.fil
Fil: Wang, Sen. Heriot-Watt University; Reino Unido
dc.description.fil
Fil: Petillot, Yvan. Heriot-Watt University; Reino Unido
dc.description.fil
Fil: Acosta, Gerardo Gabriel. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires; Argentina
dc.journal.title
Robotics And Autonomous Systems
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0921889018301519
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.robot.2018.05.016
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