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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,733 - 1,736 (4page)
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Advancements in robotics have enabled robot manipulators to autonomously perform complex tasks. However, they often struggle with catastrophic forgetting, where learning new tasks leads to forgetting previously learned task information. To tackle this, we propose a continual reinforcement learning approach combining PackNet, Elastic Weight Consolidation (EWC), and L2 regularization with the Soft Actor-Critic (SAC) algorithm. Our method is tested in Gazebo using a UR5 manipulator across three tasks: pick-and-place, object stacking, and object classification. Results show that our approach mitigates catastrophic forgetting and improves overall task success rate, making it a promising solution for intelligent and continual learning in robotic manipulator systems.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 지속적 학습 기반 강화학습
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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