
Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) | - |
| Autor(es): dc.creator | De Almeida, Aline Gabriel | - |
| Autor(es): dc.creator | Colombini, Esther Luna | - |
| Autor(es): dc.creator | Da Silva Simoes, Alexandre | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T18:04:30Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T18:04:30Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-29 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-12-31 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10333034 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/297822 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/297822 | - |
| Descrição: dc.description | Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have gained significant attention in various domains due to their versatility and potential applications. Effective control of UAVs is crucial for achieving desired flight behaviors and optimizing their performance. This paper presents a comprehensive exploration of learning-based approaches for controlling UAVs with fixed-rotors and tiltrotors, specifically focusing on the Proximal Policy Optimization (PPO) and Twin-Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) algorithms. The study aims to compare and evaluate the efficacy of these two state-of-the-art reinforcement learning algorithms in controlling UAVs with varying designs and control complexities. By utilizing PPO and TD3, we address the challenges associated with maneuvering UAVs in dynamic environments and achieving precise control under different flight conditions. We conducted extensive simulations to assess the performance of PPO and TD3 algorithms in diverse UAV scenarios, considering multiple design configurations and control requirements. The evaluation criteria encompassed stability, robustness, trajectory tracking accuracy, and control efficiency. Results demonstrate the suitability and effectiveness of both PPO and TD3 in controlling UAVs. | - |
| Descrição: dc.description | Inst. of Science and Tech. of Sorocaba São Paulo State University (Unesp) | - |
| Descrição: dc.description | Institute of Computing University of Campinas (Unicamp) | - |
| Descrição: dc.description | Inst. of Science and Tech. of Sorocaba São Paulo State University (Unesp) | - |
| Formato: dc.format | 107-112 | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Relação: dc.relation | Proceedings - 2023 Latin American Robotics Symposium, 2023 Brazilian Symposium on Robotics, and 2023 Workshop of Robotics in Education, LARS/SBR/WRE 2023 | - |
| ???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Proximal Policy Optimization (PPO) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Reinforcement Learning | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Tiltrotor | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Twin-Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Unmanned Aerial Vehicle (UAV) | - |
| Título: dc.title | Controlling Tiltrotors Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) with Deep Reinforcement Learning | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | aula digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp | |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: