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저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2022
발행연도
2022.11
수록면
1,642 - 1,647 (6page)

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In this paper, we propose a goal-oriented navigation reinforcement learning network called GRU-Attention based TD3 network, which takes lidar measurements, the distance between agent and target, and yaw toward the target as state inputs. The policy in the network outputs continuous actions consisting of forward velocity and yaw angular velocity. Our proposed network can perform obstacle-avoidance navigation without prior knowledge of the environment. We train our network in a simulation environment. To show that our proposed network is better in navigation tasks, we compare its performance with two other networks: the pure TD3 network and the GRU-based TD3 network in several different simulation worlds. The experiments show that the mobile robot with our proposed network can bypass the obstacles safely and arrive at the goal positions as fast as possible. The supplementary video is given at: https://youtu.be/HkqUZSsT5a0. The implementation is made open source at: https://github.com/Barry2333/DRL_Navigation.git.
#Navigation #reinforcement learning #GRU #attention #TD3 network

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. PRELIMINARIES
3. METHOD
4. EXPERIMENTS
5. CONCLUSION
REFERENCES

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