Controle de Veículo Aéreo com Aprendizado por Reforço

Este projeto implementa um ambiente de simulação para um veículo aéreo controlado por um agente de aprendizado por reforço usando o algoritmo PPO (Proximal Policy Optimization). O ambiente de simulação inclui quatro variáveis de estado (altitude, velocidade, orientação e ângulo de inclinação) e quatro ações possíveis (acelerar, manter velocidade, desacelerar e girar).

Instalação

Para executar o projeto, você precisa ter o Python e o pacote stable-baselines3 instalados. Você pode instalá-los usando pip:

pip install stable-baselines3

Uso

Execute o script main.py para treinar o agente de aprendizado por reforço e visualizar as trajetórias das variáveis de estado ao longo do tempo.

python main.py

Dependências

• Python 3.x
• stable-baselines3

Autor

Dheiver

Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - consulte o arquivo LICENSE.md para mais detalhes.