강화학습을 이용하여 복잡한 로봇이나 애니메이션 캐릭터 등을 제어하는 연구들이 최근 주목받고 있다. 데이터를 기반으로 한 제어기는 데이터의 양이 충분하다면 기존에 제어기를 뛰어넘는 성능을 보여줄 수 있다. 하지만 학습 시간이 길고 파라미터 튜닝에 많은 노력이 들어간다는 단점이 있다. 본 발표에서는 이러한 문제점을 극복하는 강화학습 방법들에 관해 얘기하고 학습에 특화된 물리엔진인 RaiSim 을 소개한다.

• RaiSim physical engine
• Reinforcement learning
• Conventional controller
• Parameter tuning
• Complex robots

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