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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
윤범진 (르노삼성자동차) 유승열 (한국기술교육대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제25권 제3호
발행연도
2021.3
수록면
377 - 383 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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최근 4차 산업혁명에 따라 공장, 물류창고, 서비스영역에서 유연한 물류이송을 위한 자율 이동형 모바일 로봇의 사용이 증가하고 있다. 대규모 공장에서는 Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)을 수행하기 위하여 많은 수작업이 필요하기 때문에 개선된 모바일 로봇 자율 주행에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 고정 및 이동 장애물을 피해 최적의 경로로 주행하는 Mapless Navigation에 대한 알고리즘을 제안하고자 한다. Mapless Navigation을 위하여 Deep Q Network(DQN)을 통해 고정 및 이동 장애물을 회피하도록 학습하였고 두 종류의 장애물 회피에 대하여 각각 정확도 90%, 93%를 얻었다. 또한 DQN은 많은 학습 시간을 필요로 하는데 이를 단축하기 위한 목표의 크기 변화 알고리즘을 제안하고 이를 시뮬레이션을 통하여 단축된 학습시간과 장애물 회피 성능을 확인하였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. DQN 기반 Mapless Navigation
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (10)

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