ROS 기반 이동 로봇 강화학습을 위한 시뮬레이션 환경 구축

Q: 이 논문에서 정의한 강화학습이란 무엇인가?

강화학습은 에이전트가 최대한의 보상 값을 기준으로 행동을 학습하는 과정이다. 본 논문에서는 모바일 로봇이 장애물을 피해 목적지에 도달하는 것을 ML-Agents를 이용하여 구현하고, 장애물의 특성을 학습한 후 학습된 안전거리를 유지하면서 목적지에 도달하는 방법을 추론하는 데 활용된다.

Q: Unity와 ROS 기반 모바일 로봇 간의 통신 환경은 어떻게 구축하는가?

연구 결과, Unity와 ROS의 연동을 위해 Turtlebot3 URDF와 물리적 속성이 추가된 Unity 에셋을 활용하며, Unity와 TCP 통신 환경이 마련된 Docker 이미지를 사용한다. Docker 이미지를 호스트 네트워크로 실행하고 ROS_DOMAIN_ID를 동일하게 설정하여 Turtlebot3와 Unity 간의 실시간 메시지 공유 및 동일 동작 수행이 가능하게 한다.

오세현; 박주환; 최홍용; 옥승호

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 오세현 (동의대학교) 박주환 (동의대학교) 최홍용 (현대오토에버) 옥승호 (동의대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회

발행연도: 2022.12

수록면: 533 - 536 (4page)

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최근 실내 이동 로봇 등 로봇의 자율주행에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있으며 일반적으로 SLAM을 통한 맵 제작 후 네비게이션을 수행하는 방법이 주로 사용된다. 하지만 해당 방법은 새로운 환경에서 매번 맵핑을 해야 한다는 한계점이 있어 강화학습을 이용한 Mapless Navigation에 관한 연구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 가상 시뮬레이션 툴인 Unity와 강화학습 플러그인인 ML-Agents를 기반으로 이동 로봇 강화학습 알고리즘을 구현하고 현실 로봇에 적용을 위해 ROS(Robot Operating System) 기반 모바일 로봇인 Turtlebot3 및 Unity 간의 통신환경을 구축하였다. 실험 결과 DDPG(deep deterministic policy gradient) 알고리즘으로 모바일 로봇을 강화 학습하여 보상 값의 수렴성을 통해 학습의 유효함을 확인하였고 ROS 기반 Turtlebot3와 통신하여 정상적으로 동작함을 확인하였다.

#unity #ml-agents #ros #reinforcement learning #DDPG

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