Artigo em periódico

Autonomous Navigation for Mobile Robots in Unstructured Environments Using Deep Reinforcement Learning

Victor Figueiredo Lucena Junior, Raimundo Carlos Silvério Freire, Iury Valente de Bessa

2023 • Robotics and Autonomous Systems • 12 citações

Resumo

This paper presents an end-to-end autonomous navigation system for mobile robots operating in unstructured environments using deep reinforcement learning. We develop a navigation policy based on Deep Q-Network (DQN) that learns directly from raw sensor data (RGB-D camera and LiDAR) without requiring explicit maps. The proposed approach is trained in simulation using domain randomization techniques and successfully transferred to real robots. Extensive experiments in challenging real-world scenarios demonstrate robust navigation performance, including obstacle avoidance, goal reaching, and recovery behaviors in cluttered environments typical of the Amazon region.

Autoria

Autores (3)

Prof. Dr. Joao Aranha

Pesquisador Permanente

João Edgar Chaves Filho

Pesquisador Permanente

Iury Valente de Bessa

Co-líder atual do e-Controls

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