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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
양영하 (서강대학교) 이철수 (서강대학교)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제17권 제1호
발행연도
2022.3
수록면
1 - 7 (7page)
DOI
10.7746/jkros.2022.17.1.001

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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Robots are widely used in industries and services. Traditional robots have been used to perform repetitive tasks in a fixed environment, and it is very difficult to solve a problem in which the physical interaction of the surrounding environment or other objects is complicated with the existing control method. Reinforcement learning has been actively studied as a method of machine learning to solve such problems, and provides answers to problems that robots have not solved in the conventional way. Studies on the learning of all physical robots are commonly affected by noise. Complex noises, such as control errors of robots, limitations in performance of measurement equipment, and complexity of physical interactions with surrounding environments and objects, can act as factors that degrade learning. A learning method that works well in a virtual environment may not very effective in a real robot. Therefore, this paper proposes a weighted sum method and a linear regression method as an effective and accurate learning method in a noisy environment. In addition, the bottle flipping was trained on a robot and compared with the existing learning method, the validity of the proposed method was verified.

목차

Abstract
1. 서론
2. 시스템 구성 및 강화 학습
3. 노이즈의 영향을 줄이는 정책 탐색 방법
4. 결론
References

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