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ACOMS+ 및 학술지 리포지터리 설명회

  • 한국과학기술정보연구원(KISTI) 서울분원 대회의실(별관 3층)
  • 2024년 07월 03일(수) 13:30
 

강화학습 기반 3D 객체복원 데이터 획득 시뮬레이션 설계

Designing a Reinforcement Learning-Based 3D Object Reconstruction Data Acquisition Simulation

한국사물인터넷학회논문지 / Journal of The Korea Internet of Things Society, (P)2466-0078;
2023, v.9 no.6, pp.1-6
https://doi.org/https://doi.org/10.20465/kiots.2023.9.6.001
진영훈 (백석대학교)
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초록

물체나 공간을 디지털화하는 기술인 3D 복원은 주로 포인트 클라우드 데이터를 활용한다. 본 논문은 강화학습을활용하여 주어진 환경에서 포인트 클라우드의 획득을 목표로 한다. 이를 위해 시뮬레이션 환경은 유니티를 이용하여구성하고, 강화학습은 유니티 패키지인 ML-Agents를 활용한다. 포인트 클라우드 획득 과정은 먼저 목표를 설정하고, 목표 주변을 순회할 수 있는 경로를 계산한다. 순회 경로는 일정 비율로 분할하여 각 스텝마다 보상한다. 이때 에이전트의 경로 이탈을 방지하기 위해 보상을 증가시킨다. 에이전트가 순회하는 동안 목표를 응시할 때마다 보상을 부여하여각 순회 스텝에서 포인트 클라우드의 획득 시점을 학습하도록 한다. 실험결과, 순회 경로가 가변적이지만 상대적으로정확한 포인트 클라우드를 획득할 수 있었다.

keywords
유니티, ML-Agents, 포인트 클라우드, 강화학습, 봇, 자율주행, Unity3D, ML-Agents, Point Cloud, Reinforcement Learning, Bot, Autonomous Driving

Abstract

The technology of 3D reconstruction, primarily relying on point cloud data, is essential for digitizing objects or spaces. This paper aims to utilize reinforcement learning to achieve the acquisition of point clouds in a given environment. To accomplish this, a simulation environment is constructed using Unity, and reinforcement learning is implemented using the Unity package known as ML-Agents. The process of point cloud acquisition involves initially setting a goal and calculating a traversable path around the goal. The traversal path is segmented at regular intervals, with rewards assigned at each step. To prevent the agent from deviating from the path, rewards are increased. Additionally, rewards are granted each time the agent fixates on the goal during traversal, facilitating the learning of optimal points for point cloud acquisition at each traversal step. Experimental results demonstrate that despite the variability in traversal paths, the approach enables the acquisition of relatively accurate point clouds.

keywords
유니티, ML-Agents, 포인트 클라우드, 강화학습, 봇, 자율주행, Unity3D, ML-Agents, Point Cloud, Reinforcement Learning, Bot, Autonomous Driving

한국사물인터넷학회논문지