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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 745 - 753 (9page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2021.21.0057
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In this study, we verified the performance of the swing-up control method for a reaction wheel pendulum using the actor-critic algorithm in both simulation and experiment and suggested the possibility that reinforcement learning, using shallow neural networks, can be applied to studying intelligent robots that act in real-world environments, such as a robot that teaches itself to walk through trial and error. The actor of the proposed actor-critic algorithm used the policy network to determine the rotational direction of the reaction wheel based on the angular position and velocity of the pendulum and the angular velocity of the reaction wheel. The critic used the value network to estimate the expected reward based on the same factors as the actor’s. In both simulation and in the real-world environment, through trial and error, the proposed algorithm successfully learned how to swing up and stabilize the pendulum by choosing the rotational direction ‒ between the clockwise and counter-clockwise directions ‒ of the reaction wheel.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 원리
Ⅲ. 제안된 알고리즘
Ⅳ. 시뮬레이션 및 실험
Ⅴ. 시뮬레이션 및 실험 결과
Ⅵ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (20)
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J. Kim, J. Seol, and H. I. Son, “Preliminary experimental results of a deep learning-based intelligent spraying system for pear orchard,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 26, no. 1, pp. 23-28, Jan. 2020.
A. M. Ahmad, S. Ismail, and D. F. Samaon, “Recurrent neural network with backpropagation through time for speech recognition,” IEEE International Symposium on Communications and Information Technology, ISCIT 2004, Sapporo, Japan, vol. 1, pp. 98-102, Oct. 2004.
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J. M. Hwangbo, J. H. Lee, A. Dosovitskiy, D. Bellicoso, V. Tsounis, V. Koltun, and M. Hutter, “Learning agile and dynamic motor skills for legged robots,” Science Robotics, vol. 4, no. 26, Jan. 2019.
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