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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 652 - 659 (8page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2021.21.0034
이용수
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We propose an imitation-type reinforcement learning approach for aircraft collision avoidance problems. The policy model is initially supervised to learn the collision avoidance strategies based on the domain-knowledge from the flight mechanics and the guidance contexts, and then it is updated and optimized via reinforcement learning and the proximal policy optimization. The performance of the proposed approach was verified via Monte-Carlo simulation runs that contain a wide range of collision geometries.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Domain Knowledge 회피기동 알고리즘 설계
Ⅲ. 지도학습 네트워크 설계
Ⅳ. 강화학습 알고리즘 설계
Ⅴ. 학습 결과
Ⅵ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Y. K. Hwang and Narendra Ahuja, “A potential field approach to path planning,” IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol. 8, no. 1, Feb. 1992.
S. C. Han and H. C. Bang, “Proportional navigation-based optimal collision avoidance for UAVs,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 10, no. 11, pp. 1065-1070, 2004.
Y. F. Chen, M. Liu, M. Everett, and J. P. How, “Decentralized non-communicating multiagent collision avoidance with deep reinforcement learning,” Rerieved Mar, 16, 2021, from https://arxiv.org/pdf/1609.07845.pdf.
S. G. Park and D. H. Kim, “Autonomous flying of drone based on PPO reinforcement learning algorithm,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 26, no. 11, pp. 955-963, Nov. 2020.
M. Kim, J. Kim, M. Jung, and H. Oh, “Collision avoidance for a small drone with monocular camera using deep reinforcement learning in an indoor environment,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 26, no.6, pp. 399-411, June 2020.
S. C. Han and H. C. Bang, “Proportional navigation-based optimal collision avoidance for UAVs,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 10, no. 11, pp. 1065-1070, 2004.
Y. F. Chen, M. Liu, M. Everett, and J. P. How, “Decentralized non-communicating multiagent collision avoidance with deep reinforcement learning,” Rerieved Mar, 16, 2021, from https://arxiv.org/pdf/1609.07845.pdf.
S. G. Park and D. H. Kim, “Autonomous flying of drone based on PPO reinforcement learning algorithm,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 26, no. 11, pp. 955-963, Nov. 2020.
M. Kim, J. Kim, M. Jung, and H. Oh, “Collision avoidance for a small drone with monocular camera using deep reinforcement learning in an indoor environment,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 26, no.6, pp. 399-411, June 2020.
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