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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
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연구책임자 | 김유단 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202300008816 |
과제고유번호 | 1711166195 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-09-27 |
키워드 | 무인기.강화학습.기계학습.임무 계획.유도제어.Unmanned Aerial Vehicle.Reinforcement Learning.Machine Learning.Mission Planning.Guidance and Control. |
□ 연구개요
시스템의 동적 모델링이 어렵거나 불가능한 불확실한 환경을 포함하는 비행영역을 비행하는 자율비행로봇을 대상으로 데이터베이스 기반으로 동적 모델링을 수행하고, 자율비행과 효율적인 임무수행을 위해 실시간으로 수집되는 데이터를 이용하여 학습 및 개체 간 공유를 통한 기계학습(Machine Learning)을 적극적으로 활용하는 인공지능 유도제어 시스템을 분석·설계·개발하는 것을 연구목적으로 한다.
□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구의 목표는 복잡하고 제한조건이 많은 비행체 임무계획 및 궤적최적화와 같은
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