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지능형 로보트 시스템을 위한 영역기반 Q-learning
Region-based Q-learning for intelligent robot systems

김재현    (한양대학교 전자공학과   ); 서일홍    (한양대학교 전자공학과  );
  • 초록

    It is desirable for autonomous robot systems to possess the ability to behave in a smooth and continuous fashion when interacting with an unknown environment. Although Q-learning requires a lot of memory and time to optimize a series of actions in a continuous state space, it may not be easy to apply the method to such a real environment. In this paper, for continuous state space applications, to solve problem and a triangular type Q-value model\ulcorner This sounds very ackward. What is it you want to solve about the Q-value model. Our learning method can estimate a current Q-value by its relationship with the neighboring states and has the ability to learn its actions similar to that of Q-learning. Thus, our method can enable robots to move smoothly in a real environment. To show the validity of our method, navigation comparison with Q-learning are given and visual tracking simulation results involving an 2-DOF SCARA robot are also presented.


  • 주제어

    Q-learning .   region-based reward assingment .   Q-value model .   neighboring states .   visual tracking.  

  • 참고문헌 (9)

    1. Learning behavior control by reinforcent for an autonomous mobilc robot , M. A. Salichs;E. A. Puente;D. Gachet;J. R. Pementel , IEEE Conference on R&A / v.1,pp.1436-1441,
    2. Programming robots using reinforcement learning and teaching , L. J. Lin , Proc. of the Ninth National Conference on Artificial Intelligence / v.,pp.,
    3. Practical Issues in Temporal Difference Learning , G. Tesauro , Machine Learning / v.,pp.,
    4. Fuzzy interpolation based Q-leaning with continuous states and actions , T. Horiuchi;A. Fujino;O. Katai;T. Sawaragi , IEEE Conference on Fuzzy Systems / v.1,pp.594-600,
    5. A new approach for fuzzy dynamic programming , H. R. Berenji;Fuzzy Q learning , IEEE Conference on R&A / v.1,pp.486-491,
    6. Learning and tuning fuzzy logic controllers through reinforcement , H. Berenji;P. Khedkar , IEEE Trans. on Neural Networks / v.3,pp.,
    7. Q-learning, technical note , C. Watkins;P. Dayan , Machine Learning / v.8,pp.279-292,
    8. Fuzzy Q-learning and dynamical fuzzy Q-learning , P. Y. Glorennec , IEEE Conference on R&A / v.1,pp.474-479,
    9. Learning from delayed rewards , C. Watkins , Ph.D. Thesis, University of Combridge / v.,pp.,

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    1. 1994 "무선 근거리 통신망에서의 BRAM(The Broadcast Recognizing Access Method) 프로토콜 성능 분석" 電子工學會論文誌. Jounnal of the Korea institute of telematics and electronics. A. A a31 (1): 1~8    
    2. 1994 "퍼지 신경망을 이용한 온라인 클러스터링 방법" 電子工學會論文誌. Journal of the Korea institute of telematics and electronics. B b31 (7): 199~210    
    3. 1994 "무선 가입자를 포함한 회선교환망에서의 최적의 FCL (Frequently Called List) 테이블 크기에 관한 연구" 電子工學會論文誌. Jounnal of the Korea institute of telematics and electronics. A. A a31 (10): 1~9    
    4. 1994 "공통선 신호방식에서의 DAR(Dynamic Adaptive Routing)방식과 FSR(Flood Search Routing)방식의 성능평가" 電子工學會論文誌. Jounnal of the Korea institute of telematics and electronics. A. A a31 (12): 1~8    
    5. 1995 "회선교환망에서의 고장모델에 대한 신뢰도 분석" 電子工學會論文誌. Jounnal of the Korea institute of telematics and electronics. A. A a32 (8): 1~10    
    6. 1996 "무선 근거리 통신망에서의 Stop-and-wait ARQ 방식을 사용하는 충돌회피 프로토콜 성능분석" 한국통신학회논문지 = The journal of the Korean institute of communication science 21 (5): 1208~1220    
    7. 1997 "Convex polytope을 이용한 퍼지 클러스터링" 電子工學會論文誌. Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics. C c34 (7): 51~60    
    8. 1997 "분산 무선 매체접근제어 프로토콜의 성능 분석 및 비교" 電子工學會論文誌. Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S. S s34 (9): 1~12    
  • 서일홍 (59)

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