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| 한글제목(Korean Title) |
산업용 로봇 팔 최적 경로 계획을 위한 심층강화학습 프레임워크 |
| 영문제목(English Title) |
A Deep Reinforcement Learning Framework for Optimal Path Planning of Industrial Robotic Arm |
| 저자(Author) |
권준형
조든솔
김원태
Junhyung Kwon
Deun-Sol Cho
Won-Tae Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 29 NO. 02 PP. 0075 ~ 0076 (2022. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
현재 산업용 로봇 팔의 경로 계획을 생성할 때, 로봇 팔 경로 계획은 로봇 엔지니어가 수동으로 로봇을 제어하며 최적 경로 계획을 탐색한다. 미래에 고객의 다양한 요구에 따라 공정을 유연하게 변경하는 대량 맞춤 시대에는 기존의 경로 계획 수립 방식은 부적합하다. 심층강화학습 프레임워크는 가상 환경에서 로봇 팔 경로 계획 수립을 학습해 새로운 공정으로 변경될 때, 최적 경로 계획을 자동으로 수립해 로봇 팔에 전달하여 빠르고 유연한 공정 변경을 지원한다. 본 논문에서는 심층강화학습 에이전트를 위한 학습 환경 구축과 인공지능 모델과 학습 환경의 연동을 중심으로, 로봇 팔 경로 계획 수립을 위한 심층강화학습 프레임워크 구조를 설계한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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