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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.10
- 수록면
- 1,884 - 1,888 (5page)
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Reinforcement learning (RL) helps an agent to learn an optimal path within a specific environment while maximizing its performance. Reinforcement learning (RL) plays a crucial role on training an agent to accomplish a specific job in an environment. To train an agent an optimal policy, the robot must go through intensive training which is not cost-effective in the real-world. A cost-effective solution is required for training an agent by using a virtual environment so that the agent learns an optimal policy, which can be used in virtual as well as real environment for reaching the goal state. In this paper, a new method is purposed to train a physical robot to evade mix of physical and virtual obstacles to reach a desired goal state using optimal policy obtained by training the robot in an augmented reality (AR) world with one of the active reinforcement learning (RL) techniques, known as Q-learning.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. LITERATURE REVIEW
3. METHODOLOGY
4. APPLICATIONS
5. RESULTS, CONCLUSION AND FUTURE WORKS
REFERENCES
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