연구논문
점프 로봇의 실패 실험에서 학습
가우시안 프로세스 제약 모델이 실패·성공 사건과 성공 실험에서만 얻는 측정값을 결합합니다. 초기 제약 역치를 모르는 시뮬레이션 및 실제 점프 사족 로봇에서 제약 베이지안 조정을 평가합니다.
검토 기준일 2026-11-05 · 원출처·서지정보 확인
원출처의 서지정보와 자료 개요를 확인했습니다. 원문 접근 조건과 판본은 출처에 표시되어 있습니다.
- 원문 제목
- Robot Learning With Crash Constraints
- 발행처
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- 저자
- Alonso Marco, Dominik Baumann, Majid Khadiv, Philipp Hennig, Ludovic Righetti, Sebastian Trimpe
- DOI
- 10.1109/lra.2021.3057055
- 학술지 호 발행일
- 2021-04
- 원문 언어
- en
- 원출처 국가
- US
- 판본
- IEEE Robotics and Automation Letters
- 접근 조건
- 공개 서지정보 및 초록
- 출판 상태
- 발행된 자료
자료 개요
가우시안 프로세스 제약 모델이 실패·성공 사건과 성공 실험에서만 얻는 측정값을 결합합니다. 초기 제약 역치를 모르는 시뮬레이션 및 실제 점프 사족 로봇에서 제약 베이지안 조정을 평가합니다.
이용 및 검토
실패가 바람직하지 않지만 치명적이지 않은 환경에서 학습 중 실패를 허용합니다. 무충돌 탐색이나 사람 접촉 안전을 보장하는 방법이 아닙니다.
출처와 판본
Robot Learning With Crash Constraints ↗
Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) · IEEE Robotics and Automation Letters
Archivev3abstract/authors/history, explicit IEEE DOI and RA-L6(2),1439–1446 reference checked. Failure tolerance is explicit; not described as preventing every crash.