본 연구는 로봇이 사용자의 데모를 효과적으로 학습하면서도 장애물을 안전하게 회피할 수 있는 동적 시스템을 생성하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 동적 시스템 학습과 장애물 회피를 별도로 다루었지만, 본 연구에서는 이를 단일 최적화 문제로 통합하였다.
구체적으로, 다항식 동적 시스템을 사용하여 복잡한 장애물 형상을 모델링할 수 있도록 하였다. 또한 장벽 인증 기법을 활용하여 동적 시스템의 안전성을 보장하는 동시에 사용자 데모를 잘 반영할 수 있도록 하였다. 이를 통해 기존 방법보다 더 정확하고 안전한 동적 시스템을 생성할 수 있었다.
실험 결과, 제안 방법은 다양한 데모 데이터와 복잡한 장애물 형상에 대해 효과적으로 동작하였다. 또한 실제 로봇 실험을 통해 제안 방법의 실용성을 검증하였다.
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