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학술저널
저자정보
김태원 (한양대학교) 박예성 (한양대학교) 김종복 박영빈 (한양대학교) 서일홍 (한양대학교)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제15권 제2호
발행연도
2020.6
수록면
197 - 204 (8page)

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In this paper, we present a learning platform for robotic grasping in real world, in which actor-critic deep reinforcement learning is employed to directly learn the grasping skill from raw image pixels and rarely observed rewards. This is a challenging task because existing algorithms based on deep reinforcement learning require an extensive number of training data or massive computational cost so that they cannot be affordable in real world settings. To address this problems, the proposed learning platform basically consists of two training phases; a learning phase in simulator and subsequent learning in real world. Here, main processing blocks in the platform are extraction of latent vector based on state representation learning and disentanglement of a raw image, generation of adapted synthetic image using generative adversarial networks, and object detection and arm segmentation for the disentanglement. We demonstrate the effectiveness of this approach in a real environment.
#Actor-Critic Deep Reinforcement Learning #Robotic Grasping

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안하는 학습 플랫폼
4. 시뮬레이터에서의 학습
5. 현실 세계에서의 학습
6. 실험
7. 결론
References

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