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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 112 - 116 (5page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
2019
Deep Reinforcement Learning Based Robot Arm Manipulation with Efficient Training Data through Simulation
Xiaowei Xing
,
Dong Eui Chang
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2019.10
학술대회자료
Deep Reinforcement Learning for Robot Arm Control through 3D Simulation
Xiaowei Xing
,
Wonshick Ko
,
Dong Eui Chang
제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집
2019.05
학술대회자료
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Deep reinforcement learning trains neural networks using experiences sampled from the replay buffer, which is commonly updated at each time step. In this paper, we propose a method to update the replay buffer adaptively and selectively to train a robot arm to accomplish a suction task in simulation. The response time of the agent is thoroughly taken into account. The state transitions that remain stuck at the boundary of constraint are not stored. The policy trained with our method works better than the one with the common replay buffer update method. The result is demonstrated both by simulation and by experiment with a real robot arm.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. BACKGROUND
3. METHOD
4. EXPERIMENTS
5. CONCLUSIONS AND FUTURE WORK
REFERENCES
참고문헌 (0)
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