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저자정보
오세현 (동의대학교) 박주환 (동의대학교) 최홍용 (현대오토에버) 옥승호 (동의대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.12
수록면
533 - 536 (4page)

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최근 실내 이동 로봇 등 로봇의 자율주행에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있으며 일반적으로 SLAM을 통한 맵 제작 후 네비게이션을 수행하는 방법이 주로 사용된다. 하지만 해당 방법은 새로운 환경에서 매번 맵핑을 해야 한다는 한계점이 있어 강화학습을 이용한 Mapless Navigation에 관한 연구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 가상 시뮬레이션 툴인 Unity와 강화학습 플러그인인 ML-Agents를 기반으로 이동 로봇 강화학습 알고리즘을 구현하고 현실 로봇에 적용을 위해 ROS(Robot Operating System) 기반 모바일 로봇인 Turtlebot3 및 Unity 간의 통신환경을 구축하였다. 실험 결과 DDPG(deep deterministic policy gradient) 알고리즘으로 모바일 로봇을 강화 학습하여 보상 값의 수렴성을 통해 학습의 유효함을 확인하였고 ROS 기반 Turtlebot3와 통신하여 정상적으로 동작함을 확인하였다.
#unity #ml-agents #ros #reinforcement learning #DDPG

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이동 로봇 강화학습 알고리즘 구현
Ⅲ. 강화학습 적용을 위한 Unity-ROS 통신환경구축
Ⅳ. 결론
참고문헌

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