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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 강보영
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 경북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
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As the importance of using personal time increases, many studies have proposed robots performing tasks on behalf of humans. However, most of these studies performed their tasks solely on robots without factoring human cooperation. Wherein, typical everyday human life tasks involve at least two people moving objects such as tables and beds, and the balancing of such object changes based on the other person’s action. Therefore, this thesis propose cooperative robot for table balancing using deep reinforcement learning that enables cooperative work between human and robot. The DQN(deep Q-network)-based cooperative robot recognizes human’s action and predicts robot action at the same time with the DQN. The human''s action is recognized in order to balance the table by the proposed robot whose camera takes the state of the table image, and it performs the table-balancing action according to the recognized human action. The experiment of DQN was carried out over 50,000 episodes with 50 trials. The accuracy of the proposed DQN is 90% in real time test. Video of the robotic cooperation with human over the table balancing task using the proposed DQN can be found at https://youtu.be/ovBOF1mxf-A.
목차
1. 서 론 12. 관련 연구 33. 딥강화학습 Deep Q-Network 기반 협력 로봇 93.1. 사람 동작 상태와 테이블 상태 이미지 103.2. 테이블 균형맞춤을 위한 로봇 동작 123.3 테이블 균형맞춤을 위한 딥강화학습 Deep Q-Network 훈련 프로세스 144. 실험결과 및 분석 225. 결론 31참고 문헌 32영문 초록 39
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