메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
유재현 (국립한경대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제25권 제6호
발행연도
2019.6
수록면
546 - 550 (5page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2019.19.0025

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Autonomous UAV (Unmanned Aerial Vehicle) is an ideal platform for navigation in complex and remote environments like inspection, mapping, monitoring and rescue. UAV control mechanisms tend to be designed for specific tasks; new tasks often require new controls. Previous research has shown RL (Reinforcement Learning) to be a feasible solution by autonomously learning a general control scheme without explicit engineer knowledge. However, a major drawback of RL has been the requirement to obtain many iterative training sequences, i.e. trial and error exploration of a robot. The main contribution of this paper is a rapid model-based RL method that combines a PID (Proportional, Integral and Differential) control approach with an RL algorithm in a hybrid manner. PID control is one of the most practical control methods and has been used for a century by both academy and industry since it reduces dynamic model demands and costly gain-tuning effort. This hybrid RL method can amplify synergy between the learning convergence speed and the control performance, which I evaluate with a simulation of path planning for a nano-UAV.

목차

Abstract
I. 서론
II. 하이브리드 모델 기반 강화학습
III. 시뮬레이션 결과
IV. 결론
REFERENCES

참고문헌 (15)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-003-000760405