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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 1,140 - 1,144 (5page)
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We propose a model-based visual reinforcement learning (RL) algorithm that utilizes unsupervised scene understanding. The robot agent in the 3D environment acquires complex visual observations that consist of multiple dynamic entities. Thus, an ability to decompose the entities and imagine the causal relationship between entities becomes crucial for successful task achievement. To formulate such desired agent, we integrate an unsupervised scene representation and a model-based RL scheme. Our agent can capture physical dynamics between scene entities, then utilize the physical information in the entity manipulation planning. The experiments demonstrate that our method outperforms other visual RL agent in various robot manipulation tasks.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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