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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
지창훈 (한국기술교육대학교) 한연희 (한국기술교육대학교) 문성태 (충북대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제48권 제10호
발행연도
2023.10
수록면
1,238 - 1,246 (9page)
DOI
10.7840/kics.2023.48.10.1238

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

실시간 계층적 심층강화학습 기반 드론 궤적 생성 알고리즘 파라미터 제어
지창훈 ,  한연희 ,  문성태 한국통신학회논문지 2023.10 학술저널
효율적인 드론 궤적 생성을 위한 심층강화학습 기반 실시간 파라미터 조정
지창훈 ,  최호빈 ,  김주봉 외 1명 한국통신학회 인공지능 학술대회 논문집 2023.09 학술대회자료
계층적 심층강화학습 기반 EGO-Swarm 파라미터 실시간 제어를 통한 드론 비행 고도화
지창훈 ,  한연희 ,  문성태 한국통신학회 학술대회논문집 2023.06 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 드론의 사용이 증가하면서 드론 궤적 생성 알고리즘 연구가 활발히 진행되고 있다. 드론 궤적 생성 알고리즘은 장애물 회피를 고려하면서 실시간 궤적 생성하는 것을 목표로 한다. 드론 궤적 생성 알고리즘 연구는 최근 숲과 같은 복잡한 동적 환경에서 안전하고 효율적인 궤적을 생성하고, 여러 대의 드론을 동시에 제어하는 등 큰 진전을 보여줬다. 하지만, 드론의 안정성을 위해 대부분의 드론 궤적 생성 알고리즘은 드론의 최대 속도와 최대 가속도를 파라미터화 하여 비교적 낮은 수치로 제한한다. 이러한 속도 관련 파라미터 제한은 드론의 효율성과 실용성을 저하한다. 본 논문에서는 계층적 강화학습 기반 실시간 환경을 고려한 드론의 최대 속도 파라미터와 최대 가속도 파라미터를 설정하는 계층적 심층강화학습 기반 능동적 파라미터 제어 알고리즘을 제안한다. 제안하는 계층적 심층강화학습 기반 능동적 파라미터 제어 알고리즘에서 계층적 강화학습의 상위 계층 에이전트는 실시간 환경을 고려하여 최대 속도 파라미터와 최대 가속도 파라미터를 설정하고 하위 계층 에이전트는 이를 활용하여 실시간 궤적을 생성한다. 또한, 최대 속도와 최대 가속도를 설정하는 모든 드론 궤적 생성 알고리즘에 적용 가능하다. 시뮬레이션을 통해 계층적 심층강화학습 기반 능동적 파라미터 제어 알고리즘을 적용한 드론 궤적 생성 알고리즘이 기존보다 뛰어난 성능의 속도, 경로 길이, 경로 부드러움을 가지고 있음을 보여준다.
#Drone Autonomous Flight #Drone Trajectory Generation Algorithm #Hierarchical Deep Reinforcement Learning

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 계층적 심층강화학습 기반 능동적 파라미터 제어 알고리즘
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
X. Zhou, et al., “Ego-planner: An esdf-free gradient-based local planner for quadrotors,” IEEE Robotics and Automat. Lett., vol. 6, no. 2, pp. 478-485, 2020. (https://doi.org/10.1109/LRA.2020.3047728) google schola A. G. Barto and S. Mahadevan, “Recent advances in hierarchical reinforcement learning,” Discrete event Dynamic Syst., vol. 13, no. 1-2, pp. 41-77, 2003. (https://doi.org/10.1023/A:1022140919877) google schola S. Pateria, et al., “Hierarchical reinforcement learning: A comprehensive survey,” ACM Comput. Surv., vol. 54, no. 5, pp. 1-35, 2021. (https://doi.org/10.1145/3453160) google schola T. Haarnoja, et al., “Soft actor-critic algorithms and applications,” arXiv preprint arXiv:1812.05905, 2018. (https://doi.org/10.48550/arXiv.1812.05905) google schola M. Quigley, et al., “ROS: An open-source robot operating system,” ICRA Wkshp. Open Source Softw., vol. 3, no. 3.2, 2009. google schola

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