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대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2009년도 추계학술대회 강연 및 논문 초록집
발행연도
2009.11
수록면
829 - 834 (6page)

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Many mobile robot navigation methods utilize laser scanners, ultrasonic sensors, vision cameras, and so on for detecting obstacles and path following. However, human utilizes only vision (e.g. eye) information for navigation. In this paper, we propose a mobile robot control method based on machine learning algorithms which use only the camera vision. To efficiently define the state of the robot from raw images, our algorithm has the image processing and feature selection steps to choose the feature subset and uses the result of the neural network learned by the supervised learning. The defined state is utilized in the reinforcement learning algorithm to learn the obstacle avoiding and path following strategy from the camera vision image. The algorithm is verified by two experiments which are the line tracking and the obstacle avoidance.
#Neural network(인공신경망) #Reinforcement learning(강화학습) #Mobile robot(이동 로봇) #Obstacle avoidance(장애물 회피)

목차

Abstract
1. 서론
2. 학습 알고리즘 및 실험의 구성
3. 영상정보를 이용한 장애물 상태 정의
4. 주행 학습 알고리즘
5. 실험 결과
6. 결론
참고문헌

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