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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 1,269 - 1,273 (5page)
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In this paper, Reinforcement Learning (RL) is applied to control the 4 DOF Manipulator. Learning was done using Deep Demographic Policy Gradient (DDPG). DDPG can be applied to continuous spaces such as cartesian spaces and has the advantage of reliably updating the weights of the network over target networks. To control the Manipulator, the agent receives 16 state inputs. It also outputs the robot"s motion by adjusting the angle of each joint. In this paper, we focus on the structure of robots, the structure of DDPG, the reward given in the environment, and how to set random goals. Finally, we confirm the learning based on End-Effector and Euclidean distance at the target point.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 실험 및 분석
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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