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Unity3D 가상 환경에서 강화학습으로 만들어진 모델의 효율적인 실세계 적용
임은아 ( En-a Lim ),김나영 ( Na-young Kim ),이종락 ( Jong-lark Lee ),원일용 ( Ill-yong Weon ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2
실 환경 로봇에 강화학습을 적용하기 위해서는 가상 환경 시뮬레이션이 필요하다. 그러나 가상 환경을 구축하는 플랫폼은 모두 다르고, 학습 알고리즘의 구현에 따른 성능 편차가 크다는 문제점이 있다. 또한 학습을 적용하고자 하는 대상이 실세계의 하드웨어 사양이 낮은 스마트 로봇인 경우, 계산량이 많은 학습 알고리즘을 적용하기는 쉽지 않다. 본 연구는 해당 문제를 해결하기 위해 Unity3D에서 제공하는 강화학습 프레임인 ML-Agents 모듈을 사용하여 실 환경의 저사양 스마트 로봇에 장애물을 회피하고 탐색하는 모델의 강화학습을 적용해본다. 본 연구의 유의점은 가상 환경과 실 환경의 유사함과 일정량의 노이즈 발생 처리이다. 로봇의 간단한 행동은 원만하게 학습 및 적용가능함을 확인할 수 있었다.
임경욱 ( Kyeong-uk Im ),손지선 ( Ji-seon Son ),최현동 ( Hyeon-dong Choi ),원일용 ( Ill-yong Weon ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
가상 환경의 시뮬레이션을 이용해 지능형 로봇에 강화 학습 기법을 적용하는 접근법은 실제 세계의 로봇들의 학습에 유용하다. 우리는 이러한 방법을 적용해서 장애물을 회피하고, 로봇이 특정 목표물을 인식하면 목표물로 자율적으로 이동하는 알고리즘을 개발하였다. 제안된 방법의 유용성 검증은 구현과 실험으로 확인하였다.