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(a) 센서융합모델이 다중센서 데이터를 융합하여 상태 메모리 기반 상태 변수를 생성하는 단계;(b) 인공신경망 강화학습 모델이 상태 메모리 기반 상태 변수를 입력 받아 자율이동체의 모션 제어를 위한 행동값으로 출력하는 단계 및(c) 출력된 행동값을 운영환경에서 속도 제어 명령으로 변환하여 할당하는 단계를 포함하는 자율이동체의 충돌회피 및 자율주행을 위하여 상태 메모리 기반 인공신경망을 이용하는 강화학습 기반 에이전트의 작동방법
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제 1 항에 있어서,상기 센서융합모델은 다중센서 및 상태융합부를 포함하며,상기 (a) 단계는,상기 다중센서가 소정의 범위의 물체를 센싱하여 상태 데이터를 생성하는 단계 및상기 상태융합부가 상기 상태 데이터를 전달받아 융합하여 상태 메모리 기반 상태 변수로 재구성하는 단계를 포함하는 자율이동체의 충돌회피 및 자율주행을 위하여 상태 메모리 기반 인공신경망을 이용하는 강화학습 기반 에이전트의 작동방법
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제 1 항에 있어서,상기 다중센서는 깊이센서 및 거리센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율이동체의 충돌회피 및 자율주행을 위하여 상태 메모리 기반 인공신경망을 이용하는 강화학습 기반 에이전트의 작동방법
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제 1 항에 있어서,상기 인공신경망 강화학습 모델은 다중 계층 구조의 인공신경망을 포함하며,상기 (b) 단계는,상기 인공신경망이 상태 메모리 기반 상태 변수를 입력 받아 행동값을 출력하는 것을 특징으로 하는 자율이동체의 충돌회피 및 자율주행을 위하여 상태 메모리 기반 인공신경망을 이용하는 강화학습 기반 에이전트의 작동방법
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제 4 항에 있어서,상기 (b) 단계는,상기 인공신경망에서 행동값으로 출력 시 보상값을 계산하며, 계산된 보상값을 이용하여 상기 인공신경망에 입력되는 상태 메모리 기반 상태 변수를 업데이트하여 행동값으로 출력하는 것을 특징으로 하는 자율이동체의 충돌회피 및 자율주행을 위하여 상태 메모리 기반 인공신경망을 이용하는 강화학습 기반 에이전트의 작동방법
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제 1 항에 있어서,상기 운영환경은 속도값 변환부 및 프로그래밍 언어부를 포함하며,상기 (c) 단계는,상기 속도값 변환부에서 상기 출력된 행동값을 자율이동체의 모션 제어를 위한 속도 명령값으로 변환하는 단계 및상기 프로그래밍 언어부에서 상기 속도 명령값을 전달받아 속도 제어 명령으로 할당하는 단계를 포함하는 자율이동체의 충돌회피 및 자율주행을 위하여 상태 메모리 기반 인공신경망을 이용하는 강화학습 기반 에이전트의 작동방법
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제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항의 자율이동체의 충돌회피 및 자율주행을 위하여 상태 메모리 기반 인공신경망을 이용하는 강화학습 기반 에이전트의 작동방법에 있어서,상기 할당된 속도 제어 명령은,자율이동체를 제어하는 운영시스템에 전달되어 상기 운영시스템이 자율이동체를 GPS 음영 지역이나 위치 인식이 불가능한 실내 또는 실외 환경에서도 장애물 충돌회피 및 자율주행을 할 수 있도록 제어할 수 있는 것을 특징으로 하는 자율이동체의 충돌회피 및 자율주행을 위하여 상태 메모리 기반 인공신경망을 이용하는 강화학습 기반 에이전트의 작동방법에 의한 자율이동체의 주행방법
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