$\require{mediawiki-texvc}$
  • 검색어에 아래의 연산자를 사용하시면 더 정확한 검색결과를 얻을 수 있습니다.
  • 검색연산자
검색연산자 기능 검색시 예
() 우선순위가 가장 높은 연산자 예1) (나노 (기계 | machine))
공백 두 개의 검색어(식)을 모두 포함하고 있는 문서 검색 예1) (나노 기계)
예2) 나노 장영실
| 두 개의 검색어(식) 중 하나 이상 포함하고 있는 문서 검색 예1) (줄기세포 | 면역)
예2) 줄기세포 | 장영실
! NOT 이후에 있는 검색어가 포함된 문서는 제외 예1) (황금 !백금)
예2) !image
* 검색어의 *란에 0개 이상의 임의의 문자가 포함된 문서 검색 예) semi*
"" 따옴표 내의 구문과 완전히 일치하는 문서만 검색 예) "Transform and Quantization"
쳇봇 이모티콘
안녕하세요!
ScienceON 챗봇입니다.
궁금한 것은 저에게 물어봐주세요.

보고서 상세정보

강화학습 기반의 목표물 추종 및 상황적응적 자율이동 에이전트 설계

과제명 강화학습 기반의 목표물 추종 및 상황적응적 자율이동 에이전트 설계
주관연구기관 남서울대학교
NamSeoul University
보고서유형 최종보고서
발행국가 대한민국
언어 한국어
발행년월 2017-08
과제시작년도 2016
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO201800003379
과제고유번호 1711045888
사업명 무인이동체미래선도핵심기술개발
DB 구축일자 2018-04-21
키워드 무인항공기.인공지능.자율비행.영상인식.강화학습.Unmanned Aeriel Vehicle.Artificial Intelligence.Autonomous UAV.Image Processing.Reinforcement Learning.
초록

연구의 목적 및 내용
GPS 음영지역, 난통신 환경에서 무인기가 자율비행을 수행하여 장애물 회피 및 목표물 추종 임무를 수행할 수 있는 강화학습 기반의 자율비행 인공지능 에이전트 설계

연구개발성과
확률형 안전영...

Abstract

Purpose &Contents
Design of UAV autonomous flight intelligence agent based on reinforcement learning to perform obstacle avoida...