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"reinforcement-learning" 태그로 연결된 3개 게시물개의 게시물이 있습니다.

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A survey of Behavior Trees in robotics and AI

· 약 6분
Matteo Iovino
Edvards Scukins
Jonathan Styrud
Petter Ögren
Christian Smith

Matteo Iovino, Edvards Scukins, Jonathan Styrud, Petter Ögren, Christian Smith · 2022 · Robotics and Autonomous Systems

관련도: 상 · 읽은 이유: 로봇 공학 및 인공지능 분야에서 행위 트리의 전반적인 연구 흐름과 한계를 파악하기 위함

Intuition

유한 상태 기계(FSM)가 유기적인 함수 호출 대신 복잡한 GOTO 문처럼 스파게티 로직을 양산할 때, 행위 트리(BT)는 균일한 인터페이스(Success/Failure/Running)를 기반으로 상태 전이 로직을 계층화하여 모듈성과 반응성을 동시에 확보하는 해결책이 된다.

AirSim: High-Fidelity Visual and Physical Simulation for Autonomous Vehicles

· 약 6분
Shital Shah
Debadeepta Dey
Chris Lovett
Ashish Kapoor

Shital Shah, Debadeepta Dey, Chris Lovett, Ashish Kapoor · 2017 · FSR 2017

관련도: 상 · 읽은 이유: SIL 자동화, 연구를 위한 기반으로 활용

Intuition

실제 드론을 날리면 비싸고 위험하니, Unreal Engine의 사실적인 그래픽 위에 정밀한 물리 엔진과 센서 모델을 얹어서 가상 세계에서 드론을 마음껏 훈련시키고 테스트할 수 있게 만든 오픈 소스 비행 시뮬레이터이다.

UnityPGTA: 강화학습을 이용한 유니티 플랫포머 게임의 테스팅 자동화 도구

· 약 5분
박세찬
김덕엽
이우진

박세찬, 김덕엽, 이우진 · 2024 · Journal of KIISE

관련도: 상 · 읽은 이유: 교수님이 원하시는 KCI 양식 및 분량, 선행 및 참고 연구로 활용

Intuition

게임의 입력 소스 코드와 물리적 구성 요소(씬)를 AI가 스스로 분석하여 '어디를 눌러야 에러가 나는지'를 학습하는 자가 학습형 테스터를 구축한다.