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April 25 (Thursday)
드론
Poster,
제주 KAL 호텔 2F 로비
P6-1
Proximal Policy Optimization을 이용한 쿼드콥터 비행 제어
본 논문은 강화 학습 (reinforcement learning)을 이용한 쿼드로터 (quadrotor) 제어 방법을 소개한다. 기존의 쿼드로터와 같은 무인 항공기 (unmanned aerial vehicle)들의 제어에는 주로 proportional-integral-differential (PID) 제어기가 사용되었지만 이러한 제어기들은 외란 등에 취약하다는 한계점이 있다. 강화 학습은 agent가 주변 환경과의 상호 작용을 통해 스스로를 학습함으로 다양한 상황에서 강인하게 동작하는 제어기를 개발 할 수 있다는 장점이 있으며 본 논문에서는 이러한 강화 학습을 이용, 쿼드로터의 오일러 각 (Euler angles)을 제어하는 제어기를 제안하였으며 제어기의 성능을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
Keywords :
Flight Control(비행 제어), PPO(Proximal Policy Optimization), Quadrotor(쿼드로터), Reinforcement Learning(강화학습), UAV(무인 항공기)
Paper : P6-1.pdf
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