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저자정보
이정우 (연세대학교) 김송우 (연세대학교) 정호진 (연세대학교) 윤한얼 (연세대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제35권 제2호
발행연도
2025.4
수록면
171 - 176 (6page)
DOI
10.5391/JKIIS.2025.35.2.171

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본 논문은 실외 환경에서 eye-in-hand 로봇 매니퓰레이터의 pose-based visual servoing(PBVS) 수행을 위한 강화학습기반 방법론에 대해 논한다. 일반적으로 PBVS은 엔드 이펙터에 장착된 카메라의 자세(pose)를 목표 자세(desired pose)로 옮기기 위해 사용된다. 그러나 실외 노지와 같은 비정형 환경에서는 바람이나 광원 종류/위치 등과 같이, 카메라에 획득되는 이미지에 영향을 주는 불확실성 요소들로 인해 PBVS로 성공적인 작업 수행이 어려울 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 PBVS로 푸는 태스크 중 목표 물체 접근(target object approaching) 태스크를 해결하기 위한 강화학습 기반 방법론을 제안한다. 먼저, 일반적인 PBVS 아키텍처에서 비주얼 서보잉 컨트롤러(visual servoing controller)와 로봇 컨트롤러(robot controller)가 수행하는 역할을 신경망으로 구현된 심층 강화학습 에이전트가 대체하도록 설계하였다. 다음으로, 목표 물체 접근 태스크를 Markov decision process(MDP) 문제로 정의하고, 정의된 MDP 문제를 해결하는 심층 강화학습 에이전트를 훈련하였다. 최종적으로, 불확실성이 존재하는 실외 환경에 대해서도, 제안하는 방법론이 목표 물체 접근을 위한 PBVS를 수행할 수 있음을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
#강화학습 #Eye-in-hand 로봇 매니퓰레이터 #Pose-based visual servoing #Reinforcement Learning #Target object approaching #Eye-in-Hand Robot Manipulator

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안하는 방법론
3. 시뮬레이션 환경 구성 및 설정
4. 결과 및 토의
5. 결론 및 향후 연구
References

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