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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 261 - 266 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2024.34.3.261
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본 논문에서는 Webots 시뮬레이션, Mecanum Wheel 기술 및 강화 학습(RL) 기술을 통합하여 모바일 로봇 성능을 향상하는 새로운 접근 방식을 제시한다. 이 통합은 복잡한 환경에서 경로 계획 및 제어를 테스트하고 최적화하기 위한 포괄적인 플랫폼을 제공한다. PPO(Proximal Policy Optimization) 알고리즘은 자율 경로 계획의 문제를 해결하는 데 기여한다 이 연구는 익숙하지 않은 환경에서 경로를 계획하는 능력을 보여주며 제안된 접근 방식의 적응성과 견고성을 강조한다. Webots 시뮬레이션 환경에서의 검증은 안전하고 효율적인 경로를 생성하는 PPO의 능력을 강조하고 매개변수 조정 및 성능 향상을 위한 방법을 제안한다. 전반적으로, 이 논문의 기여는 Webots 시뮬레이션, Mecanum Wheel 기술 및 RL 기술을 통합하여 모바일 로봇의 자율 경로 계획 및 제어를 발전시키고 보다 효율적이고 적응 가능한 탐색 전략을 보여준다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련된 연구
3. 연구 방법
4. 연구 실험 및 결과
5. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
O. Madsen, S. Bøgh, C. Schou, R. Andersen, J. Damgaard, M. Pedersen, and V. Kruger, “Integration of mobile manipulators in an industrial production,” Industrial Robot: An International Journal, vol. 42, pp. 11–18, 2015.
R. Andersen, E. Hansen, D. Cerny, S. Madsen, B. Pulendralingam, S. Bøgh, and D. Chrysostomou, “Integration of a skill-based collaborative mobile robot in a smart cyber-physical environment,” Procedia Manufacturing, vol. 11, pp. 114–123, 2017.
J. Filtenborg Buhl, R. Grønhøj, J. Kjær Jørgensen, G. Mateus, D. Pinto, J. Krunderup Sørensen, S. Bøgh, and D. Chrysostomou, “A dual-arm collaborative robot system for the smart factories of the future,” in 29th International Conference on Flexible Automation and Intelligent Manufacturing, Limerick, Ireland, pp. 333-340, 2019.
Q. Deng, Y. Luo, and J. Ge, “Dual threshold based unsupervised face image clustering,” Proceedings of the 2nd International Conference on Industrial Mechatronics and Automation, Wuhan, China, pp. 436-439, May 2010.
Xi Chen, Ali Ghadirzadeh, John Folkesson, Mårten Björkman and Patric Jensfelt, “Deep Reinforcement Learning to Acquire Navigation Skills for Wheel-Legged Robots in Complex Environments,” IROS, pp. 3110-3116, 2018.
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