연구논문
OptLayer · 로봇 동작의 제약 집합 투영
최적화 계층이 신경망 정책의 제안 동작을 선택한 제약을 만족하는 가까운 동작으로 바꿉니다. 초록은 시뮬레이션 및 실제 로봇의 도달 작업을 설명합니다.
검토 기준일 2026-11-05 · 원출처·서지정보 확인
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- 원문 제목
- OptLayer - Practical Constrained Optimization for Deep Reinforcement Learning in the Real World
- 발행처
- IEEE
- 저자
- Tu-Hoa Pham, Giovanni De Magistris, Ryuki Tachibana
- DOI
- 10.1109/icra.2018.8460547
- 학술대회 날짜
- 2018-05
- 원문 언어
- en
- 판본
- 2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
- 접근 조건
- 발행처 정보 및 공개 저자 원고
- 출판 상태
- 발행된 자료
자료 개요
최적화 계층이 신경망 정책의 제안 동작을 선택한 제약을 만족하는 가까운 동작으로 바꿉니다. 초록은 시뮬레이션 및 실제 로봇의 도달 작업을 설명합니다.
이용 및 검토
초록과 서지정보만 검토했습니다. 보장은 모델·불확실성·제약 가정에 의존하며 ISO13849 안전기능이나 완성 설비를 검증한 것은 아닙니다.
출처와 판본
OptLayer - Practical Constrained Optimization for Deep Reinforcement Learning in the Real World ↗
IEEE · 2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
Archivev2abstract/authors/history checked; IBMprimaryauthorpublicationpage separately identifies ICRA2018work, with repositorydate2018-09-10. Publisher-formatted manuscript was not compared.