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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 1,006 - 1,012 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2022.22.0145
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In this paper, we present a method to overcome the sparse reward problem that can occur in the autonomous driving of a mobile robot based on the deep deterministic policy gradient algorithm of reinforcement learning using simple reward engineering and the hindsight experience replay technique. The mobile robot used in the experiment is a robot operating system-based TurtleBot3, and the experimental environment was configured using Gazebo. To validate the effectiveness of the proposed technique, we present the experimental results with the application of HER.
목차
Abstract
I. 서론
II. 배경 원리
III. 실험
IV. 실험 결과 및 분석
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
N. A. K. Zghair and A. S. Al-Araji, “A one decade survey of autonomous mobile robot systems,” International Journal of Electrical and Computer Engineering, vol. 11, no. 6, p. 4891, 2021.
M. Gao and D. E. Chang, “Autonomous Single-Quadcopter patrol in a known environment using reinforcement learning,” Proc. of 2022 37th ICROS Annual Conference, pp. 112-113, 2022.
K.-W. Park and J.-H. Kim, “Aircraft collision avoidance modeling and optimization using deep reinforcement learning,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no. 9, pp. 652-659, 2021.
Y.-S. Kim, D.-G. Lee, S.-H. Jeong, H.-I. Moon, C.-S. Yu, K.-Y. Lee and J.-Y. Choi, “Development of a cleaning robot system equipped with ROS2 based on yocto project,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol 27, no.1, pp.54-60, 2021.
J. Park, “Introduction to the latest major technologies in multi-agent reinforcement learning,” Magazine of Institute of Control, Robotics and Systems(in Korean), vol. 27, no. 4, pp. 29-36, 2021.
M. Gao and D. E. Chang, “Autonomous Single-Quadcopter patrol in a known environment using reinforcement learning,” Proc. of 2022 37th ICROS Annual Conference, pp. 112-113, 2022.
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