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로봇 조작기술 학습을 위한 리셋프리 경쟁적 강화학습

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한글제목(Korean Title) 로봇 조작기술 학습을 위한 리셋프리 경쟁적 강화학습
영문제목(English Title) Reset-free Competitive reinforcement learning to learn robotic manipulation skills
저자(Author) 김민지   이강훈   김기범   이민수   장병탁   Minji Kim   Ganghun Lee   Kibeom Kim   Minsu Lee   Byoung-Tak Zhang  
원문수록처(Citation) VOL 48 NO. 01 PP. 1080 ~ 1082 (2021. 06)
한글내용
(Korean Abstract)
실세계 환경에서 로봇 조작 작업을 강화학습을 이용하여 수행하는 것은 어려운 문제이다. 로봇 조작 작업의 특성상 사람의 개입이 불가피하고 학습의 효율성이 시뮬레이션에 비해 월등히 떨어지기 때문이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 사람의 개입과 환경 초기화 과정 없이 (Reset-free) 로봇 스스로 조작 작업 학습을 지속적으로 수행할 수 있는 양팔 로봇 환경을 제안한다. 각각의 로봇 팔에 해당하는 에이전트는 자신의 작업을 학습함과 동시에 다른 에이전트의 학습 환경을 조성하여 서로의 학습 과정에 영향을 주며 끊임없이 스스로 학습을 수행하여 성능을 높여갈 수 있도록 한다. 본 연구에서는 각 로봇이 각자 블록을 가져와 쌓는 과정을 통해 경쟁 구조를 생성하며 학습을 진행한다. 초기화 없는 학습 모델을 사용하면 사람의 도움 최소화할 수 있을 것으로 보이며, 에이전트의 목표 task에 따라 각 에이전트의 협응 조작까지 확대될 것으로 기대된다.
영문내용
(English Abstract)
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