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저자정보
Jinsuk Choi (Pohang University of Science and Technology) Hyunbeen Park (Pohang University of Science and Technology) Jongchan Baek (Pohang University of Science and Technology) Soohee Han (Pohang University of Science and Technology)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2022
발행연도
2022.11
수록면
267 - 272 (6page)

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This paper proposes a method to improve the robustness of RLs based on model-free uncertainty and disturbance estimator (RL-based UDE). In the real environment, instead of using optimal trajectory and control techniques to perform complex tasks, it learns through RL and supplements robustness by using uncertainty and disturbance estimator (UDE). From UDE, the robotics system can be improved the stability by appropriately canceling the uncertainty and disturbance without efforts to obtain model information; hence the UDE can compensate for the performance degradation of RL when system is non-stationary. In addition, the performance can be improved by reducing the sensor noise from low-pass filter of UDE. It is shown through an experiment that the proposed RL-based UDE provides robustness.
#Reinforcement learning #uncertainty and disturbance estimator #robust robotics control

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. REINFORCEMENT LEARNING BASED MODEL-FREE UNCERTAINTY AND DISTURBANCE ESTIMATOR
3. EXPERIMENT
4. CONCLUSIONS
REFERENCES

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