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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 891 - 895 (5page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2019.19.0145
이용수
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Reinforcement learning (RL) is a machine learning technique that autonomously learns a control policy for performing a desired mission. Probabilistic inference for learning control (PILCO) is known as one of the rapid RL methods because of its capability to build a data-efficient structure based on a Bayesian inference with a Gaussian process from which it guarantees an optimal solution without repetitive computations. However, PILCO still suffers from a number of training iterations when it is applied to an autonomous UAV control system. To boost the learning convergence rate, in this paper, we suggest a combination of linear quadratic regulator (LQR) control and PILCO reinforcement learning. The simulation study to learn a velocity command for quadrotor trajectory tracking in a reinforcement learning framework demonstrated that the proposed algorithm had a more rapid convergence rate and better tracking performance than the original PILCO algorithm.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. LQR 제어기와 PILCO 강화학습 융합
Ⅲ. 시뮬레이션 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
Y.-B. Joo, J.-Y. Bang, S.-E. Oh, and K.-M. Huh, “Robust vehicle license plate recognition system using reinforcement learning,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 24, no. 4, pp. 334-339, Apr. 2018.
M-S. Hyun and N-J. Kwak, “Industrial design using deep reinforcement learning,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 24, no. 12, pp. 1194- 1198, Dec. 2018.
V. Mnih, K. Kavukcuoglu, D. Silver, A. A. Rusu, J. Veness, M. G. Bellemare, A. Graves, M. Riedmiller, A. K. Fidjeland, G. Ostrovski, and S. Petersen, “Human-level control through deep reinforcement learning,” Nature, vol. 518, no. 7540, pp. 529-533, Feb. 2015.
M. Deisenroth and C. E. Rasmussen, “PILCO: A modelbased and data-efficient approach to policy search,” Proceedings of the 28th International Conference on machine learning (ICML-11), pp. 465-472. 2011.
C. E. Rasmussen, “Gaussian processes in machine learning,’’ Advanced lectures on machine learning, Springer, Berlin, Heidelberg, 63-71, 2004.
M-S. Hyun and N-J. Kwak, “Industrial design using deep reinforcement learning,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 24, no. 12, pp. 1194- 1198, Dec. 2018.
V. Mnih, K. Kavukcuoglu, D. Silver, A. A. Rusu, J. Veness, M. G. Bellemare, A. Graves, M. Riedmiller, A. K. Fidjeland, G. Ostrovski, and S. Petersen, “Human-level control through deep reinforcement learning,” Nature, vol. 518, no. 7540, pp. 529-533, Feb. 2015.
M. Deisenroth and C. E. Rasmussen, “PILCO: A modelbased and data-efficient approach to policy search,” Proceedings of the 28th International Conference on machine learning (ICML-11), pp. 465-472. 2011.
C. E. Rasmussen, “Gaussian processes in machine learning,’’ Advanced lectures on machine learning, Springer, Berlin, Heidelberg, 63-71, 2004.
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