Mecanismo de controle de veículo aéreo não tripulado utilizando aprendizado por reforço.
Aprendizagem por reforço, Q-learning, Unmanned aerial vehicles - UAVs, rede neurais.
Propõe-se a criação de um mecanismo que utiliza o método de aprendizagem por reforço, notadamente aprendizagem Q, para construir um conjunto de leis de controle para UAV's, do tipo helicóptero, em um ambiente simulado utilizando o Flightgear como simulador. As leis de controle irão atender aos estágios de decolagem, deslocamento, hoving e pouso. A aprendizagem Q, após o treinamento adequado utilizando uma rede neural, fornecerá a melhor ação (resposta) para um determinado estado do UAV.