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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.9
- 수록면
- 352 - 357 (6page)
- DOI
- 10.7746/jkros.2023.18.3.352
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Since robotic assembly in an unstructured environment is very difficult with existing control methods, studies using artificial intelligence such as reinforcement learning have been conducted. However, since long-time operation of a robot for learning in the real environment adversely affects the robot, so a method to shorten the learning time is needed. To this end, a method based on a pre-trained neural network was proposed in this study. This method showed a learning speed about 3 times than the existing methods, and the stability of reward during learning was also increased. Furthermore, it can generate a more optimal policy than not using a pre-trained neural network. Using the proposed reinforcement learning-based assembly trajectory generator, 100 attempts were made to assemble the power connector within a random error of 4.53 mm in width and 3.13 mm in length, resulting in 100 successes.
목차
Abstract
1. 서론
2. 강화학습 기반 로봇 조립
3. 오프라인 방식의 조립 특징 추출 모델
4. 실험 결과
5. 결론
References
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