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NTIS 바로가기주관연구기관 | 세종대학교 Sejong University |
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연구책임자 | 박성수 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2024-03 |
과제시작연도 | 2023 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202400008062 |
과제고유번호 | 1711183831 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2024-09-19 |
키워드 | 강화학습.멀티 에이전트.군집 비행.임무 할당.경로계획.Reinforcement Learning.Multi-Agent.Swarm Flight.Mission Allocation.Path Planning. |
□ 연구개요
군집 로봇의 임무 할당 및 경로 계획을 위한 강화학습 기법 연구
- 자연계에서 관찰된 최적의 군집 법칙과 군집 동역학을 심층 신경망에 임베딩하기 위한 방법 연구
- 정적/동적 장애물 회피 학습을 위한 안전필터 연구
- 군집 임무 할당 및 경로 계획 문제의 통합 해결을 위한 강화학습 기법 연구
□ 연구 목표대비 연구결과
◦ 자연계에서 관찰된 최적의 군집 법칙과 군집 동역학을 심층 신경망에 임베딩하는 기법 연구
- 심층강화학습의 보상함수와 학습환경, 아키텍처 설계
- 에이전
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