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논문 기본 정보

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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.

목차

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

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