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저자정보
Sabir Hossain (Kunsan National University) Oualid Doukhi (Kunsan National University) Yeonho Jo (Kunsan National University) Deok-Jin Lee (Kunsan National University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2020
발행연도
2020.10
수록면
1,231 - 1,236 (6page)

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Nowadays, Deep reinforcement learning has become the front runner to solve problems in the field of robot navigation and avoidance. This paper presents a LiDAR-equipped RC car trained in the GAZEBO environment using the deep reinforcement learning method. This paper uses reshaped LiDAR data as the data input of the neural architecture of the training network. This paper also presents a unique way to convert the LiDAR data into a 2D grid map for the input of training neural architecture. It also presents the test result from the training network in different GAZEBO environment. It also shows the development of hardware and software systems of embedded RC car. The hardware system includes-Jetson AGX Xavier, teensyduino and Hokuyo LiDAR; the software system includes- ROS and Arduino C. Finally, this paper presents the test result in the real world using the model generated from training simulation.
#Deep-Q Network #Laser Map #ROS #Gazebo Simulation #Path Exploration

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK & DEEP Q-NETWORK
3. PROPOSED METHODOLOGY FOR TRAINING
4. PROPOSED METHODOLOGY FOR TESTING
5. REAL-TIME EXPERIMENT
6. CONCLUSION
REFERENCES

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