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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
양민규 (고려대학교) 안국현 (고려대학교) 송재복 (고려대학교)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제16권 제1호
발행연도
2021.3
수록면
56 - 63 (8page)
DOI
10.7746/jkros.2021.16.1.056

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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As the use of robots in service area increases, research has been conducted to replace human tasks in daily life with robots. Among them, this study focuses on the tidy-up task on a desk using a robot arm. The order in which tidy-up motions are carried out has a great impact on the success rate of the task. Therefore, in this study, a neural network-based method for determining the priority of the tidy-up motions from the input image is proposed. Reinforcement learning, which shows good performance in the sequential decision-making process, is used to train such a task planner. The training process is conducted in a virtual tidy-up environment that is configured the same as the actual tidy-up environment. To transfer the learning results in the virtual environment to the actual environment, the input image is preprocessed into a segmented image. In addition, the use of a neural network that excludes unnecessary tidy-up motions from the priority during the tidy-up operation increases the success rate of the task planner. Experiments were conducted in the real world to verify the proposed task planning method.

목차

Abstract
1. 서론
2. 책상 정리 환경
3. 작업계획기
4. 실험 결과
5. 결론
References

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