Q-Learning telah banyak digunakan dalam bidang robotika untuk mengajarkan robot melakukan tugas-tugas kompleks secara otonom. Dengan menggunakan pembelajaran penguatan, robot dapat belajar dari interaksi langsung dengan lingkungan sehingga mampu beradaptasi pada situasi yang dinamis.
Implementasi pada Robot
Robot menggunakan Q-Learning untuk mempelajari urutan aksi terbaik dalam menyelesaikan tugas, seperti navigasi, penghindaran rintangan, atau manipulasi objek. Melalui proses trial and error, robot memperbaiki tindakannya berdasarkan reward yang diterima dari lingkungan.
Studi Kasus Q-Learning pada Robot
Q-Learning telah diterapkan pada berbagai platform robot, mulai dari robot sederhana hingga robot industri. Contohnya adalah robot yang belajar menavigasi labirin atau lengan robot yang memperbaiki gerakannya untuk mengambil objek secara presisi.
Keterbatasan dan Solusi
Salah satu tantangan utama adalah ukuran ruang keadaan dan aksi yang sangat besar, sehingga Q-Learning standar kurang efisien. Solusi yang umum digunakan adalah dengan menggabungkan Q-Learning dengan aproksimasi fungsi atau menggunakan teknik hierarchical reinforcement learning.