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NTIS 바로가기주관연구기관 | 광주과학기술원 Gwangju Institute of Science and Technology |
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연구책임자 | 이규빈 |
참여연구자 | 김문상 , 류제하 , 문보창 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-01 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100006548 |
과제고유번호 | 1711125168 |
사업명 | 광주과학기술원연구운영비지원(R&D)(주요사업비) |
DB 구축일자 | 2021-07-10 |
키워드 | 강화학습.심층학습.무인 자동차.종단 간 학습.가상환경.ReinForcement Learning.Deep Learning.Autonomous car.End-to-End Learning.Simulation. |
- Open AI gym 시뮬레이션 틀을 이용하여 2D 비정형 험지에서 car agent가 q-learnlng 알고리즘을 이용하여 목표지점에 도달할 수 있도록 학습시켜 성공 결과를 확인
- 부양형 전시 로봇과 위치 및 방향 제어 시스템을 설계 및 제작하고 음성 인식 기술과 제스쳐 인식 기술 등의 인터랙티브 요소를 첨가한 대중 친화적인 시스템 개발
- 적은 학습 데이터로 강건하고 예측 정확도가 높은 Robot dynamics model 학습을 위해 사전 지식으로 dynamics equation을 학습에 이용하
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