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RNN 기반 멀티에이전트 심층강화학습을 활용한 충돌없는 경로 생성 방법

  • 기술번호 : KST2022023080
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명에 따른 경로 생성 방법은 시뮬레이터로부터 획득된 환경에 대한 정보를 바탕으로 에이전트 상태를 생성하고, 소정의 힘 벡터를 통해 에이전트의 움직임을 조작하는 시뮬레이션 진행 단계와, 상기 에이전트 상태를 기반으로 하여 재귀적 경로 특질을 예측하고, 에이전트가 받게 되는 힘 벡터 및 누적 기대 보상을 생성하는 생성 단계를 포함한다. 본 발명에 따른 경로 생성 방법은 딥러닝의 장점을 활용하여 임의 개수의 에이전트, 장애물이 존재하는 상황에서도 균등한 성능을 보인다는 장점이 있다. 또한, RNN기반 모델을 사용함으로써 에이전트가 자신의 경로와 주변 에이전트들의 경로를 효과적으로 고려할 수 있게 되어 더 긴 시간 단위에서도 견고한 시뮬레이션을 진행할 수 있었고, 이를 통해 계산의 복잡도를 크게 낮출 수 있다.
Int. CL G06T 19/00 (2011.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06T 17/00 (2006.01.01) G06T 13/00 (2011.01.01)
CPC G06T 19/00(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06T 17/00(2013.01) G06T 13/00(2013.01)
출원번호/일자 1020210068563 (2021.05.27)
출원인 한국과학기술원, 주식회사 네비웍스
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0160391 (2022.12.06) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 3

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구
2 주식회사 네비웍스 대한민국 경기도 안양시 동안구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최호진 대전 유성구
2 심민호 대전 유성구
3 원준희 경기 안양시 동안구
4 구본홍 경기 안양시 동안구
5 윤성열 경기 안양시 동안구
6 최형균 경기 안양시 동안구
7 이성후 경기 안양시 동안구
8 심현우 경기 안양시 동안구
9 김보라 경기 안양시 동안구
10 이정욱 경기 안양시 동안구
11 남제현 경기 안양시 동안구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김성호 대한민국 서울특별시 강남구 도곡로 *** (역삼동,미진빌딩 *층)(KNP 특허법률사무소)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2021.05.27 수리 (Accepted) 1-1-2021-0614473-79
2 보정요구서
Request for Amendment		 2021.05.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2021-0084969-63
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2021.06.02 수리 (Accepted) 1-1-2021-0636582-52
4 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2021.09.28 수리 (Accepted) 4-1-2021-5256482-68
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번호 청구항
1 1
시뮬레이터로부터 획득된 환경에 대한 정보를 바탕으로 에이전트 상태를 생성하고, 소정의 힘 벡터를 통해 에이전트의 움직임을 조작하는 시뮬레이션 진행 단계; 및상기 에이전트 상태를 기반으로 하여 재귀적 경로 특질을 예측하고, 에이전트가 받게 되는 힘 벡터 및 누적 기대 보상을 생성하는 생성 단계;를 포함하는 경로 생성 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 시뮬레이션 진행 단계는,상기 환경에 대한 정보를 배우 모델 및 비평가 모델의 입력으로 사용하기 위한 형태로 변환하는 전처리 단계;상기 생성 단계에서 생성된 힘 벡터를, 그에 대응되는 각 에이전트에 적용하는 진행 단계; 및에이전트의 목적지 도착 여부, 다른 에이전트 및 장애물과의 충돌 여부를 판단하는 검사 단계;를 포함하는 경로 생성 방법
3 3
제2항에 있어서, 상기 배우 모델 및 비평가 모델은,생성된 에이전트 상태를 기반으로 재귀적 경로 특질을 생성하는 심층 재귀적 특질 생성 단계;상기 심층 재귀적 특질을 기반으로 현재 시간 단위에서 에이전트의 힘을 생성하는 정책 생성 단계; 및상기 심층 재귀적 특질을 기반으로 현재 시간 단위에서 에이전트의 기대 누적 보상을 생성하는 상태 평가 단계;를 포함하는 경로 생성 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.