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논문 기본 정보
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- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 529 - 533 (5page)
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In this study, reinforcement learning was applied to learning two-dimensional path planning including obstacle avoidance by unmanned aerial vehicle (UAV) in an indoor environment. The task assigned to the UAV was to reach the goal position in the shortest amount of time without colliding with any obstacles. Reinforcement learning was performed in a virtual environment created using Gazebo, a virtual environment simulator, to reduce the learning time and cost. Curriculum learning, which consists of two stages was performed for more efficient learning. As a result of learning with two reward models, the maximum goal rates achieved were 71.2% and 88.0%.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. VIRTUAL ENVIRONMENT
3. LEARNING ENVIRONMENT
4. SIMULATION RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCES
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