4족보행 및 휴머노이드 로봇의 강화학습 기반 보행성능 비교

Q: 이 논문에서 정의한 강화학습이란 무엇인가?

로봇이 시행착오를 통해 스스로 학습함으로써 최적의 행동 정책을 찾아내는 방법이다. 본 연구에서는 이를 통해 4족보행 및 휴머노이드 로봇의 보행 제어를 구현하며, 다양한 알고리즘의 학습 효율과 보상 성능을 비교 분석하는 핵심 수단으로 활용한다.

Q: 로봇 보행 제어 학습 시 on-policy와 off-policy 알고리즘 중 어느 것이 더 효율적인가?

연구 결과, PPO와 TRPO 같은 on-policy 알고리즘이 SAC나 DDPG 같은 off-policy 알고리즘보다 학습 시간 대비 보상 측면에서 전반적으로 우수한 성능을 보였다. 특히 PPO는 지형에 관계없이 두 로봇 모델 모두에서 가장 높은 학습 효율을 나타냈다.

김대현; 정종대; 신영식

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김대현 (충남대학교) 정종대 (충남대학교) 신영식 (한국기계연구원)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2025 제40회 제어로봇시스템학회 학술대회

발행연도: 2025.6

수록면: 624 - 625 (2page)

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This paper presents a comparative study on locomotion control for quadruped and humanoid robots using various Deep Reinforcement Learning(DRL) algorithms. Policies were trained using Actor-Critic based on-policy algorithms such as PPO and TRPO, as well as off-policy algorithms including SAC and DDPG. The experi ... 전체 초록 보기

#Reinforcement Learning #Legged Locomotion #Quadruped Robot #Humanoid Robot

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