Tesi etd-11172021-151346
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Tipo di tesi
Corso Ordinario Secondo Livello
Autore
FERRINI, LORENZO
URN
etd-11172021-151346
Titolo
Dynamic obstacle avoidance for quadrotors using imitation learning
Struttura
Cl. Sc. Sperimentali - Ingegneria
Corso di studi
INGEGNERIA - INGEGNERIA
Commissione
relatore Prof. CASTOLDI, PIERO
Presidente Prof. FRISOLI, ANTONIO
Membro Prof. ODDO, CALOGERO MARIA
Membro Prof. CUCINOTTA, TOMMASO
Membro Prof. BERGAMASCO, MASSIMO
Membro Prof. CIARAMELLA, ERNESTO
Membro Prof. RICOTTI, LEONARDO
Presidente Prof. FRISOLI, ANTONIO
Membro Prof. ODDO, CALOGERO MARIA
Membro Prof. CUCINOTTA, TOMMASO
Membro Prof. BERGAMASCO, MASSIMO
Membro Prof. CIARAMELLA, ERNESTO
Membro Prof. RICOTTI, LEONARDO
Parole chiave
- control
- depth-maps
- Drone
- Dynamic obstacle avoidance
- imitation learning
- perception
- Reinforcement Learning
Data inizio appello
16/12/2021;
Disponibilità
parziale
Riassunto analitico
With this work I want to investigate the possibility of using imitation learning techniques to develop efficient obstacle avoidance algorithms. The core idea is to train an algorithm that uses previledged information using RL in simulation and then copy this behaviour with imitation learning to distill a policy that uses only the partial information disposable to the real drone.
File
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