연구논문
SAVED · 시연으로 탐색을 제한하는 로봇 학습
소수의 비최적 시연과 작업 완료 신호를 이용해 모델 기반 강화학습의 탐색과 제약 준수를 유도합니다. 저자들은 내비게이션·조작 시뮬레이션 6개와 da Vinci 수술 로봇의 매듭 작업을 비교 평가합니다.
검토 기준일 2026-11-05 · 원출처·서지정보 확인
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- 원문 제목
- Safety Augmented Value Estimation From Demonstrations (SAVED): Safe Deep Model-Based RL for Sparse Cost Robotic Tasks
- 발행처
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- 저자
- Brijen Thananjeyan, Ashwin Balakrishna, Ugo Rosolia, Felix Li, Rowan McAllister, Joseph E. Gonzalez, Sergey Levine, Francesco Borrelli, Ken Goldberg
- DOI
- 10.1109/lra.2020.2976272
- 발행일
- 2020-04
- 원문 언어
- en
- 판본
- IEEE Robotics and Automation Letters; 2020; DOI 10.1109/lra.2020.2976272
- 접근 조건
- 발행처 정보 및 공개 저자 원고
- 출판 상태
- 발행된 자료
관련 자료와 기술 해설
자료 개요
소수의 비최적 시연과 작업 완료 신호를 이용해 모델 기반 강화학습의 탐색과 제약 준수를 유도합니다. 저자들은 내비게이션·조작 시뮬레이션 6개와 da Vinci 수술 로봇의 매듭 작업을 비교 평가합니다.
이용 및 검토
확인 범위는 등록 서지정보와 저자 아카이브 초록입니다. 실험 성공은 임상 안전성이나 모든 상태의 제약 준수를 입증하지 않으며 시연·모델·확률 제약의 조건을 검토해야 합니다.
출처와 판본
Safety Augmented Value Estimation From Demonstrations (SAVED): Safe Deep Model-Based RL for Sparse Cost Robotic Tasks ↗
Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) · IEEE Robotics and Automation Letters; 2020; DOI 10.1109/lra.2020.2976272
IEEE RA-L bibliography; author archive abstract https://arxiv.org/abs/1905.13402v8. Journal date 2020-04 retained, distinct from archive posting.