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이지민 (한화시스템) 박용수 (한화시스템) 최원호 (한화시스템) 최대규 (한화시스템) 안치경 (한화시스템) 윤용은 (국방과학연구소)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.41 No.12
발행연도
2024.12
수록면
949 - 955 (7page)
DOI
10.7736/JKSPE.024.088

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In the field of optical engineering, the laser position control system has important role in many applications, such as measurement, communication, fabrication. Traditional methods to solve laser position control system often face the problems of insufficient generalization, such as configuration or singular solution. In this study we proposed a novel model- free reinforcement learning approach based Proximal Policy Optimization (PPO) for laser position control system. To control the position of laser, we develop an efficient representation of environmental inputs and outputs. Position error of Position Sensing Detector (PSD), and three kinds of distance parameters are applied our environmental parameters. To overcome the challenges associated with training in real worlds, we developed training environment in simulation. The simulation to evaluate performance of our approach, we perform several times of experiments in both simulated and real world system.

목차

1. 서론
2. 시스템 모델링
3. 강화학습 기반 제어
4. 실험
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (24)

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