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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 1,619 - 1,623 (5page)
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The cooperative transportation using multiple robots has been expected to be used in factories and construction sites. Cooperative transportation can support various situations compared to transportation using one robot. However, the industrial application of cooperative transportation has not been advanced due to the complexity of formation change. In this paper, the formation change using multi-agent deep deterministic policy gradient (MADDPG) is proposed, which is a deep reinforcement learning method specialized for multi-agent systems. The effectiveness of method is evaluated by simulations for multi-agent system.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. OVERVIEW OF FORMATION CHANGE
3. ALGORITHM FOR LEARNING TRAVEL PATH
4. TRANSPORT SIMULATION
5. CONCLUSION
REFERENCES
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