Abstract
동물과 로봇의 민첩성 비교
학습 및 계획 프레임워크 소개
온라인 모델 무료 강화 학습 및 사전 훈련-세밀 조정 보상 체계 활용
시뮬레이션 통계 결과: 우수한 방법론의 이점
실제 하드웨어에 정책 배포하여 장점 확인
관련 작업 및 기술적 차별성
문제 공식화 및 시스템 개요
강화 학습을 통한 민첩성 정책 학습
시뮬레이션 및 실제 성능 평가
Stats
통계 결과에서 중요한 수치나 지표를 사용하여 저자의 주요 논리를 지원하는 문장이 없습니다.
Quotes
"동물은 자신의 능력과 환경에 민첩성을 적응시키는 방법을 배운다."
"로봇도 민첩성을 조절할 수 있어야 한다."
"우리의 방법은 상수 민첩성 기준과 대안 방법에 비해 비행 효율성과 안전성 면에서 우수함을 시뮬레이션 통계 결과로 입증한다."