Present Path

1. webot simulation 에서 DRL 기반 collision avoidance 를 성공 시키는 것.

• 어떤 알고리즘 선택할 지.
• e-puck 어떤 것을 input (position, sensor value, image ㆍㆍㆍ) 값으로 할지.
• state, reward, action, parameter ㆍㆍㆍ 등 결정.

2. real environment 에서 collision avoidance를 성공 시키는 것.

• real environment 와 simulation 의 gap을 어떻게 극복할지..

3. heuristic 하게 collision avoidance 한 것보다 성능을 좋게 collision avoidance 하는 것.

• 기존에 있던 알고리즘 혹은 methods 이용해서 구현.

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- 연구의 첫 시작부터 논문 제출 발표까지 해보는 것.
- 인공지능 쪽으로 가려면 인공지능 엔진을 만들어봐라 라고 말씀하셨고, 현재 강화학습 기반 인공지능 엔진을 직접 만들어보는 것은 지금상태로 내 역량 부족.
- 강화학습 관련하여 회사가 필요로 하는 것이 무엇이며, 이를 가능하게 할 수 있는 지, 실제 적용가능한 지 그만큼 필요한 것인지 등을 판단해보는 것.

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