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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.2
- 수록면
- 138 - 145 (8page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2022.21.0220
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Path planning is an essential element in the autonomous flight control of unmanned aerial vehicles, where it is important to quickly establish the path in uncertain environments and avoid collisions with the terrain and obstacles. In particular, research and development of fully autonomous flight is necessary in the case of unmanned aerial vehicles performing search, reconnaissance, and detection in terrain where human intervention is difficult. This paper proposes a path planning design method using machine learning. It has the advantages of fast calculation speed and high repeatability in a two-dimensional environment. Using the Soft Actor–Critic (SAC), an algorithm based on reinforcement learning, research into machine learning, observation status, behavior, and reward functions are required to generate global paths. Additionally, the learning and path generation results are analyzed by conducting a learning-based path planning simulation in an environment with dynamic obstacles.
목차
Abstract
I. 서론
II. SAC (Soft Actor Critic) 알고리즘
III. 학습 기반 경로 계획 문제 정의
IV. 학습 결과
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
S. M. LaValle and J. J. Kuffner, “Rapidly-exploring random trees: Progress and prospect,” Algorithmic and Computational Robotics: New Directions, pp. 293-908, 2000.
Y. K. Hwang and N. Ahuja, “A potential field approach to path planning,” IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol. 8, no. 1, Feb. 1992.
L. E. Kavraki, P. Svestka, J. C. Latombe, and M. H. Overmars, “Probabilistic roadmaps for path planning in high-dimensional configuration spaces,” IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol. 12, no. 4, Aug. 1996.
C. S. Ma and R. H. Miller, “MILP optimal path planning for real-time applications,” 2006 American Control Conference, IEEE, Jun. 2006.
J. Kennedy and R. Eberhart, “Particle swarm optimization,” Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks, 4, pp. 1942-1948, 1995.
Y. K. Hwang and N. Ahuja, “A potential field approach to path planning,” IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol. 8, no. 1, Feb. 1992.
L. E. Kavraki, P. Svestka, J. C. Latombe, and M. H. Overmars, “Probabilistic roadmaps for path planning in high-dimensional configuration spaces,” IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol. 12, no. 4, Aug. 1996.
C. S. Ma and R. H. Miller, “MILP optimal path planning for real-time applications,” 2006 American Control Conference, IEEE, Jun. 2006.
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