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DS-RNN

2D 시뮬레이터에서 학습 진행 및 모델 추출 (CrowdNav DS-RNN)
인공지능 환경세팅 2022. 11. 30. 2D 시뮬레이터에서 학습 진행 및 모델 추출 (CrowdNav DS-RNN) Author: KangchanRoh Team: Reinforcement Learning Team @ CAI Lab Date: 2022/11/30 1. 학습 진행 (1) 로봇 및 카메라 OMO-R1 카메라 : Intel RealSense D435 (2) 학습 모델 파라미터 설정 (config 파일) 커스텀 파라미터 로봇 반경 : 0.47m 로봇 최대 속도 : 1.2m/s 카메라 화각 : 86도 학습할 스텝 수 : 20e7 그 외 파라미터 속도 $v$, 각속도 $\omega$로 주행하는 unicycle 타입 로봇에 맞게 저자들이 제시한 디폴트 파라미터로 설정. 학습 횟수 2000만 Step만큼 학습 진행 1회차 학습 (파란색 그래프) 2회차 학습 (주황색 그래프) 1회차 학습 모델을 pre-train으로 가..
DS-RNN Architecture 분석
Autonomous Driving 2022. 11. 30. DS-RNN Architecture 분석 Author: KangchanRoh Team: Reinforcement Learning Team @ CAI Lab Date: 2022/11/30 CrowdNav DS-RNN CrowdNav DS-RNN FoV environment Robot with a limited field of view (FoV) sites.google.com 위 링크에서 제시한 논문의 네트워크 아키텍쳐에 대한 초핵심 요약이다. Jain et al propose a general method called structural- RNN (S-RNN) that transforms any st-graph to a mixture of RNNs that learn the parameters of factor functions end-to- e..
[Python] DSRNN nav 코드 분석
Python 2022. 11. 30. [Python] DSRNN nav 코드 분석 Author: KangchanRoh Team: Reinforcement Learning Team @ CAI Lab Date: 2022/11/30 train.py train.py를 실행하면 main() 함수가 실행됨 Line 24. from crowd_nav.configs.config import Config에서 다음 항목에 관한 특성과 설정들을 다룰 수 있다 env reward function human robot noise orca, social force ppo SRNN training details Line 93. actor_critic 식별자로 아래 그림의 DSRNN 모델이 구현된 Policy 클래스 객체 생성 Line 99. rollouts 식별자로 학습 데이터 저장소 역할의 RolloutSto..

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