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학술저널
저자정보
이종범 (Inha University) 이태건 (Inha University) 주도윤 (Inha University) 이영삼 (Inha University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제74권 제1호
발행연도
2025.1
수록면
118 - 126 (9page)
DOI
10.5370/KIEE.2025.74.1.118

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This paper proposes a reinforcement learning-based control education platform utilizing Python and light-weight rapid control prototyping (LW-RCP). The platform employs the Sim-to-Real technique, in which neural networks are trained in a Python-based simulation environment and applied to real systems. The trained networks are converted into a format compatible with Matlab/Simulink. The lab-built LW-RCP is used to implement a real-time controller under the Simulink environment by incorporating the converted networks. The proposed platform allows students to easily apply reinforcement learning theory to real systems, contributing to the integration of reinforcement learning control into control curriculum. The effectiveness of the proposed platform is demonstrated by implementing a reinforcement learning controller for the pendubot system. The implemented controller performs the swing-up and transition control and exhibits strong disturbance rejection and recovery properties.
#Reinforcement learning #Pendubot #Sim-to-Real Learning #LW-RCP

목차

Abstract
1. 서론
2. 제안하는 플랫폼의 구조
3. Pendubot의 모델 방정식과 균형점
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

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