Jung-Yup Kim

State-based Selection of Expert Policies in Disaster Environments and Reinforcement Learning of a Unified Student Policy via Distillation

본 논문은 재난 환경에서 4족 보행 로봇의 보행, 전도복귀 및 낙하착지를 단일 정책으로 통합하기 위한 제어 프레임워크를 제안한다. 기존의 단일 정책 공동 학습 방식은 상이한 목표를 동시에 다루는 과정에서 학습 시간과 난이도가 증가할 수 있으며, finite state machine(FSM) 기반 다중 정책 전환 방식은 모드 선택 및 전환 규칙에 의존한...