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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 145 - 151 (7page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2021.70.1.145
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As robots replace human work, interests in robot teaching are increasing to implement various tasks and to quickly generate task motions. However, there are some difficulties to apply into articulated robots with multiple degrees of freedom. To solve this problem, we developed a virtual environment of robot manipulator for imitation learning and proposed a twin delayed deterministic generative adversarial imitation learning method which provides the imitation of expert’s demonstration. The developed virtual environment provides an efficient way to gather expert’s demonstration data. The learning performance of the proposed method was verified by comparing it with the conventional one based on the virtual environment for robot manipulators.
목차
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 시스템 프로세스 및 구조
4. 구현 및 실험 결과
5. 결론
References
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
Hu-Man Lee / 2013 / Research Trends and Major Issues of Robot Teaching Technology / Institute of Control, Robotics and Systems 19(1):49~59
V. Villani / 2018 / Survey on human-robot collaboration in industrial settings: Safety, intuitive interfaces and applications / Mechatronics 55:248~266
T. Gašpar / 2018 / Skill learning and action recognition by arc-length dynamic movement primitives / Robotics and Autonomous Systems 100:225~235
D. Lee / 2011 / Incremental kinesthetic teaching of motion primitives using the motion refinement tube / Autonomous Robots 31(2-3):115~131
A. Hussein / 2018 / ROS and Unity Based Framework for Intelligent Vehicles Control and Simulation / 2018 IEEE International Conference on Vehicular Electronics and Safety (ICVES)
V. Villani / 2018 / Survey on human-robot collaboration in industrial settings: Safety, intuitive interfaces and applications / Mechatronics 55:248~266
T. Gašpar / 2018 / Skill learning and action recognition by arc-length dynamic movement primitives / Robotics and Autonomous Systems 100:225~235
D. Lee / 2011 / Incremental kinesthetic teaching of motion primitives using the motion refinement tube / Autonomous Robots 31(2-3):115~131
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