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Titre: Deep Reinforcement Learning based mapless navigation and control of mobile robots.
Autre(s) titre(s): Navigation autonome sans carte basée sur l’Apprentissage par Renforcement Profond et commande des robots mobiles
Auteur(s): Raibia, Khalil,
Khelfaoui, Abdelkader
Achour, Hakim, Directeur de thèse
Mots-clés: mapless navigation
Deep Reinforcement Learning
artificial neural networks
fuzzy
T-S controller
trajectory tracking
mobile robots
Date de publication: 2025
Résumé: This thesis presents a pipeline for mapless navigation of mobile robots, where decision- making and control are handled in separate stages. A Deep Reinforcement Learning (DRL) agent, trained with artificial neural networks, generates velocity commands that allow the robot to reach a goal while avoiding obstacles, using only onboard sensor data. These commands are then passed to a fuzzy Takagi-Sugeno (T-S) controller, which ensures accurate and robust trajectory tracking. In the single-agent case, the DRL-based navigation is compared with a classical navigation approach. The framework is further extended to a multi-robot setup, demonstrating decentralized coordination in shared environments. Simulation results validate the effectiveness and adaptability of the proposed pipeline.
Description: Mémoire de Projet de Fin d’Études :Automatique : Alger, École Nationale Polytechnique
URI/URL: http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11191
Collection(s) :Département Automatique

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