Разработка и исследование алгоритмов обучения с подкреплением и программного обеспечения для роботизированной наземной платформы

В работе представлено обоснование необходимости разработки универсальной роботизированной платформы для мониторинга окружающей среды и обеспечения безопасности на промышленных объектах. Актуальность работы обусловлена растущим числом промышленных предприятий, опасных производств и риском возникновения аварий, отравлений и экологических катастроф. Существующие системы мониторинга не всегда эффективны в сложных и динамичных условиях, требуют постоянного обслуживания и участия человека, что создает риски для здоровья и безопасности. Целью работы является создание роботизированной платформы, способной автономно выполнять задачи мониторинга с выводом и управлением через облачную платформу Rightech IoT различных параметров окружающей среды, обучаясь и подстраиваясь под изменяющиеся условия. В рамках работы будут исследованы алгоритмы обучения с подкреплением, применяемые для управления платформой. Исследования будут проводиться не в виртуальных средах, а на физической наземной роботизированной платформе. В результате выполнения работы будет разработана эффективная роботизированная платформа для мониторинга окружающей среды и обеспечения безопасности, направленная на снижение количества аварий и отравлений и повышение уровня безопасности людей и окружающей среды.