본 기술은 심층강화학습을 기반으로 가상 환경에서의 불완전 모델과 실제 경기 환경에서 수집된 정보를 융합하여, 환경적 불확실성에 대응하는 실시간 정책을 생성하는 인공지능 기반의 환경 적응적 경기 전략 수행 방법 및 시스템입니다.
기존 인공지능 경기 로봇은 가상 환경과 실제 환경 간의 불일치 및 마찰력 변화 등 불확실성 요소에 대한 대처 능력이 부족하여 실제 환경에서의 전략 수행 오차가 발생하는 문제점이 있었습니다.
본 기술은 가상 환경 내 불확실성 요소를 반영한 불완전 모델을 구축하고 순차적 수행 오차 검출과 오류 함수 최적화를 통한 강화학습 프레임워크를 구현하여 실제 환경의 실시간 데이터 피드백으로 적응 정책을 도출하는 방식을 제안합니다. 스포츠 로봇과 산업용 정밀 작업 로봇 등에 적용될 수 있어 시뮬레이션과 현실의 격차를 좁히는 핵심 기술로 활용될 수 있습니다.
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