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저자정보
장성혁 (동의대학교) 박주환 (동의대학교) 옥승호 (동의대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.11
수록면
624 - 627 (4page)

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최근 스마트 팩토리에서 로봇 지능화를 위한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이 중 로봇 시뮬레이션을 통한 개발 및 테스트가 주요한 연구 분야로 자리 잡고 있다. 심층강화학습을 통한 로봇의 지능화는 반복적인 상호작용을 통해 이루어지며, 특히 3차원 가상 시뮬레이션 환경은 물리적 테스트에 비해 비용과 시간을 획기적으로 절약할 수 있는 이점을 제공한다. 본 논문에서는 NVIDIA의 Isaac Gym과 A2C(Advantage Actor-Critic) 알고리즘을 활용하여 로봇팔의 강화학습을 실시하였고, GPU 코어를 활용하여 병렬 학습의 이점을 극대화하였다. 본 연구에서는 다양한 병렬 환경 설정 하에 로봇 동작의 성능과 학습 속도를 비교 분석하였으며, 병렬 환경 수가 로봇의 학습 효율성과 최종 수행 능력에 미치는 영향을 평가하였다.
#isaac gym #reinforcement learning #parallel training

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 방법 및 실험 설계
Ⅲ. 실험 결과 및 분석
Ⅳ. 결론
참고문헌

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