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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 1,953 - 1,957 (5page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2021.70.12.1953
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Reinforcement learning yields a feedback controller that achieves specific control goal (which is often translated as a reward function). However, it often suffers from the Sim2Real gap, and domain randomization is known to be a method to overcome this issue. In this paper, we demonstrate necessity of input/outpu history when domain randomization is employed by a formal example and a simulation result. This is equivalent to the necessity of dynamic feedback controller in terms of control theory.
목차
Abstract
1. 서론
2. 현재 시간 관측값만을 이용하는 정책의 문제점
3. 과거의 관측값과 행동값을 포함하는 정책
4. 모의 실험을 통한 고찰
5. 결론
References
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
J. Tobin / 2017 / Domain randomization for transferring deep neural networks from simulation to the real world / IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) :23~30
R. S. Sutton / 2018 / Reinforcement learning: An introduction / MIT Press
W. Yu / 2017 / Preparing for the Unknown: Learning a Universal Policy with Online System Identification / arXiv:1702.02453
X. B. Peng / 2018 / Sim-to-Real Transfer of Robotic Control with Dynamics Randomization / IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) :3803~3810
Z. Ding / 2021 / Not only domain randomization: Universal policy with embedding system identification / arXiv:2109.13438
R. S. Sutton / 2018 / Reinforcement learning: An introduction / MIT Press
W. Yu / 2017 / Preparing for the Unknown: Learning a Universal Policy with Online System Identification / arXiv:1702.02453
X. B. Peng / 2018 / Sim-to-Real Transfer of Robotic Control with Dynamics Randomization / IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) :3803~3810
Z. Ding / 2021 / Not only domain randomization: Universal policy with embedding system identification / arXiv:2109.13438
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