ROBOT OBSTACLE AVOIDANCE DENGAN ALGORITMA Q-LEARNING - Indra Agustian; Alex Surapati; Aji Arya Dewangga; Ruvita Faurina (TEKTRIKA, 2020)
Perancangan prototipe robot obsctale avoidance tipe beroda dengan menerapkan algoritma Q-Learning telah diimplementasikan pada penelitian ini. Robot dirancang menggunakan mikrokontroler ATMega2560 pada platform Arduino Mega2560 sebagai pusat kontrol. Robot dilengkapi dengan lima sensor ultrasonik HC-SR04 dan lima sensor IR sharp GP2Y0A21YK0F. Posisi rintangan dibagi menjadi zona dan sektor. Zona menunjukkan posisi kanan atau kiri dan sektor adalah posisi sudut. Berdasarkan kombinasi nilai zona dan sektor, state terdiri atas 144 kondisi, sedangkan action dibagi menjadi lurus, kanan dan kiri. Dari 300 kali percobaan, nilai optimal learning rate konvergen di angka 0,5 dan discount factor di angka 0,9 setelah mencapai 250 percobaan. Robot mampu beradaptasi dengan cepat pada rintangan statis, dan lebih lama pada rintangan dinamis. Robot akan terus memperbarui nilai reward untuk beradaptasi pada setiap eksplorasi baru. Kata Kunci: reinforcement learning, q-learning, robot beroda, obsctale avoidance, navigasi robot.