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저자정보
Sanghyun Kim (Yonsei University) Jongmin Park (Yonsei University) Jae-Kwan Yun (Electronics and Telecommunications Research Institute) Jiwon Seo (Yonsei University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2020
발행연도
2020.10
수록면
784 - 787 (4page)

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In this study, we applied reinforcement learning based on the proximal policy optimization algorithm to perform motion planning for an unmanned aerial vehicle (UAV) in an open space with static obstacles. The application of reinforcement learning through a real UAV has several limitations such as time and cost; thus, we used the Gazebo simulator to train a virtual quadrotor UAV in a virtual environment. As the reinforcement learning progressed, the mean reward and goal rate of the model were increased. Furthermore, the test of the trained model shows that the UAV reaches the goal with an 81% goal rate using the simple reward function suggested in this work.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. UAV SIMULATION ENVIRONMENT
3. LEARNING ENVIRONMENT
4. SIMULATION RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCES

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-003-001569569