Controle de um Robô Móvel com Pêndulo Invertido por Meio de Aprendizado por Reforço - de Moraes, Miguel Lopes; da Silva, Isaac Jesus; Perico, Danilo Hernani (REVISTA CEREUS, 2024)
Este trabalho apresenta o conceito de Aprendizado por Reforço aplicado ao problema do pêndulo invertido preso a um robô móvel (problema conhecido como Cart Pole em inglês). Nesse problema, o robô deve aprender as melhores ações para manter o pêndulo em equilíbrio. Os algoritmos de Aprendizado por Reforço utilizados nesse projeto foram o Q-Learning, Q-Learning com heurística (HAQL) e o Deep Q Network (DQN). Os resultados experimentais demonstraram que os três algoritmos analisados puderam resolver com sucesso o problema de controle proposto, contudo o HAQL e o DQN alcançaram resultados mais promissores.