제목

시뮬레이션-현실 연동 기반 로봇 행동 전이 프레임워크 개발

상세 설명

가상 환경에서 학습된 정책을 실제 로봇에 효과적으로 적용하기 위한 Sim-to-Real Transfer는 자율 로봇 개발에서 매우 중요한 과제 중 하나입니다. 본 프로젝트는 정책 적응 모듈과 현실 반영 피드백 루프를 통해 행동 전이의 안정성과 신뢰성을 확보하였습니다. Simulation Learning 기반의 학습 효율성과 현실 적용성을 동시에 확보한 이 프레임워크는 개발 비용을 절감하면서도 성능은 높일 수 있다는 장점이 있습니다. 학계에서는 RL 정책의 전이성 연구로 활용되며, 업계에서는 다관절 로봇이나 드론의 안전 학습 및 배포 기술로 확장 적용됩니다. 다양한 도메인에 빠르게 적응하는 범용 로봇의 기반 기술로 평가받고 있습니다.

기관명

과학기술정보통신부

예산

5.6억원

키워드

프로젝트 기간

2022년 02월 - 진행 중

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