연구논문
로봇의 안전 학습 · 제어와 강화학습 연구 동향
모델 불확실성, 학습 기반 제어, 강화학습과 학습 정책의 안전 확인 방법을 연결한 리뷰입니다. 학습 제어기를 로봇에 적용할 때 필요한 가정과 근거를 정리하는 데 활용할 수 있습니다.
검토 기준일 2026-11-04 · 원출처·서지정보 확인
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- 원문 제목
- Safe Learning in Robotics: From Learning-Based Control to Safe Reinforcement Learning
- 발행처
- arXiv
- 저자
- Lukas Brunke, Melissa Greeff, Adam W. Hall, Zhaocong Yuan, Siqi Zhou, Jacopo Panerati, Angela P. Schoellig
- DOI
- 10.48550/arXiv.2108.06266
- 발행일
- 2021-08-13
- 원문 언어
- en
- 원출처 국가
- US
- 판본
- arXiv:2108.06266v2
- 접근 조건
- open_archive_metadata_and_manuscript
- 출판 상태
- 프리프린트
자료 개요
모델 불확실성, 학습 기반 제어, 강화학습과 학습 정책의 안전 확인 방법을 연결한 리뷰입니다. 학습 제어기를 로봇에 적용할 때 필요한 가정과 근거를 정리하는 데 활용할 수 있습니다.
이용 및 검토
arXiv 원고를 소개하는 기록이며 표시된 날짜는 아카이브 최초 등록일입니다. 로봇 안전기능에 적용하려면 해당 응용의 조건과 근거를 별도로 검토해야 합니다.
출처와 판본
Safe Learning in Robotics: From Learning-Based Control to Safe Reinforcement Learning ↗
arXiv · arXiv:2108.06266v2
arXiv abstract, author metadata and submission history. First posted 2021-08-13; v2 dated 2021-12-06.