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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 35 - 41 (7page)
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강화학습기반 Q-learning 알고리즘은 이산적인 상태와 액션의 조합을 사용하여, 한 번에 하나의 행위에 대한 목표를 학습하는데 유용하다. 여러 액션을 학습하기 위해서는 행위 기반 아키텍처를 적용하고 적절한 행위 조절 방법을 사용하면 로봇으로 하여금 빠르고 신뢰성 있는 액션을 가능하게 할 수 있다. Q-learning은 인기 있는 강화학습 방법으로 단순하고, 수렴성이 있고 사전 훈련 환경에 영향을 덜 받는 특성(off-policy)으로 인해 로봇 학습에 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 Q-learning 알고리즘을 램프 로봇에 적용하여 복수 행위(사람인식, 책상의 물체 인식)를 학습시키는데 사용하였다. Q-learning의 학습속도(learning rate)는 복수 행위 학습 단계의 로봇 성능에 영향을 줄 수 있으므로 학습속도 변경을 통해 최적의 복수 행위 학습 모델을 제시한다.
목차
[요약]
[Abstract]
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Behaviors Coordination & Q-learning
Ⅲ. Lamp Robot Implementation
Ⅳ. Experimental Result
Ⅴ. Conclusions
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
R. Brooks / 1986 / A Robust Layered Control System For a Mobile Robot / IEEE Journal of Robotics and Automation 2(1):14~23
R. Hafner / 2003 / Reinforcement Learning on a Omnidirectional Mobile Robot / Proceeding of 2003 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems 1:418~423
R.S. Sutton / 1998 / Reinforcement Learning, an Introduction / MIT Press
H. Wicaksono / 2009 / Modified Fuzzy Behavior Coordination for Autonomous Mobile Robot Navigation System / Proceeding of ICCAS-SICE
C. Watkins / 1992 / Q-learning, Technical Note / Machine Learning 8:279~292
R. Hafner / 2003 / Reinforcement Learning on a Omnidirectional Mobile Robot / Proceeding of 2003 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems 1:418~423
R.S. Sutton / 1998 / Reinforcement Learning, an Introduction / MIT Press
H. Wicaksono / 2009 / Modified Fuzzy Behavior Coordination for Autonomous Mobile Robot Navigation System / Proceeding of ICCAS-SICE
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