김병찬 강병덕 박신석 강성철 2024-01-20T23:04:32Z 2024-01-20T23:04:32Z 2021-09-06 2008-06 1975-6291 https://pubs.kist.re.kr/handle/201004/133432 본 논문에서는 인간 운동 제어 이론과 기계학습을 기반으로 하여 로봇의 접촉 작업 수 행을 위한 새로운 운동 학습 전략을 제시하였다. 성공적인 접촉 작업 수행을 위한 본 연구의 전 략은 강화학습 기법을 통하여 최적의 작업 수행을 위한 임피던스 매개 변수를 찾는 것이다. 본 연구에서는 최적의 임피던스 매개 변수를 결정하기 위하여 Recursive Least-Square (RLS) 필터 기반 episodic Natural Actor-Critic 알고리즘이 적용되었다. 본 논문에서는 제안한 전략의 효용성을 증명하 기 위해 동역학 시뮬레이션을 수행하였고, 그 결과를 통하여 접촉작업에서의 작업 최적화 및 환 경이 가지는 불확실성에 대한 적응성을 보여 주었다. Korean 한국로봇학회 접촉 작업을 위한 로봇의 스킬 학습전략 Robot Skill Learning Strategy for Contact Task Article 2 로봇학회 논문지, v.3, no.2, pp.146 - 153 로봇학회 논문지 3 2 146 153 ART001416701 Impedance Control Reinforcement Learning Stiffness Ellipse Contact Task