본 논문은 험난한 지형에서 인간을 대체할 수 있는 부드러운 다리 로봇의 개발을 목표로, SOFA 시뮬레이션 프레임워크를 이용하여 근위 정책 최적화(PPO) 기반 강화학습을 통해 삼각형 다리 구조의 부드러운 다리 로봇의 보행 제어를 구현했습니다. 기존 SOFA 프레임워크의 한계를 극복하기 위해 맞춤 설정 및 구성 요소 조정을 수행하여 최적화된 시뮬레이션 환경을 구축하였으며, 단일 목표 지점 도달 성공률 82%를 달성하였습니다. 나아가, 일련의 목표 지점을 설정하여 로봇의 탐색 성능을 평가하였고, 누적 제곱 오차 편차 19mm를 기록하며 성능 향상을 확인했습니다. 구현된 코드는 공개적으로 제공됩니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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SOFA 프레임워크를 이용한 부드러운 다리 로봇 시뮬레이션 및 제어의 효율적인 방법 제시.
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PPO 기반 강화학습을 통해 부드러운 다리 로봇의 보행 제어 성공률 향상 (단일 목표 82%).
