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초록·키워드
드론과 같은 로봇 시스템은 대개 비선형 동역학 방정식에 의해 움직임이 기술된다. 또한, 동역학 모델을 구성하는 많은 파라미터는 일반적으로 참값을 측정하는 것이 힘들며 시간에 따라 변하므로 고전적인 제어기 설계 기법을 적용하는 것이 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 최근 심층 강화 학습을 로봇 제어에 적용하는 연구가 시작되었다. 심층 강화 학습은 일반적으로 모델을 필요로 하지 않고, 시스템에 입력력을 가하여 획득한 보상의 누적합을 최대화하는 방향으로 제어기가 스스로 학습하며, 이로 인해 로봇 시스템의 비선형 동역학이나 파라미터 불확실성 등에 강인한 장점을 지닌다. 이러한 이점 때문에 학계에서 활발한 연구가 수행되고 있으며, 본 논문에서는 이에 대한 최신 연구 동향 및 사례를 요약하여 소개한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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