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유승환(Seunghwan Yu),홍윤기(Yoonki Hong),정범수(Bumsoo Jeong),임준희(Joonhee Lim),윤종완(Jongwan Yoon),고병진(Byungjin Ko),박태준(Taejoon Park) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11
본문에서는 강화학습을 활용한 로봇 머니퓰레이터의 분말 그립 자세의 학습을 제안한다. 그리드 좌표로 분말을 그립하는 방법과 비교했을 때, 본문의 방법은 분말소분의 작업을 강력하게 해결할 수 있고, 이는 분말 그립의 성공률을 9.61%향상시킨다. 이 결과는 본문의 방법이 로봇과 강화학습을 사용한 분말소분 공정의 자동화에 유망한 후보임을 보여준다. We present the method of robot manipulator’s powder gripping using reinforcement learning. Compared to a method of gripping the powder with grid coordinates, our method robustly solves the task of powder subdividing, and it improves the success rate of the powder grip by 9.61%. These results show that our method is promising candidate for the automation of the powder subdividing using robot and reinforcement learning.