단일 이기종 에이전트(사람, 사족보행 로봇, 휴머노이드)의 보행 등 동작 학습부터 다수의 에이전트가 공존하는 환경에서 사용자 정의 학습을 수행할 수 있는 기능과 서비스를 제공하는 기술이다.
사람(인체 모형), 휴머노이드, 사족보행 로봇 등 다양한 행동체가 개별 또는협동 학습을 수행할 수 있는 환경과 그 학습 결과를 시각적으로 분석·검증할 수 있는시각화 뷰어 기술 개발이 필요하며, 이를 통해 로봇 및 인체 지능 응용 연구의 기반기술로 활용할 수 있음
이 기술은 다양한 이기종 에이전트의 동작을 통합 환경에서 효율적으로 학습·검증할 수 있는 확장성과 활용성이 뛰어난 시뮬레이션 기반 학습 기술이다.
기술명: 단일 및 멀티 이기종 에이전트 시스템 학습 기술
- 단일 에이전트 시스템(인체/휴머노이드/사족로봇) 보행 학습 기술
- 멀티 에이전트 시스템 학습 프레임워크 기술
- 시뮬레이션 시각화 및 학습 제어기 결과 재연 기술
기술명: 단일 및 멀티 이기종 에이전트 시스템 학습 기술
- 요구사항정의서: 동역학 시뮬레이션 및 강화학습 기반 학습 기술 개발
- 시험절차및결과서: 동역학 시뮬레이션 및 강화학습 기반 학습 기술
- 강화학습 기반 이기종 시스템 학습 프로그램(소스코드)
- 휴머노이드 및 사족보행 로봇 제작·테스트용 시뮬레이션 SW 개발 분야, 자율제어 로봇 및 SDx 응용 산업 분야, 인체?로봇 협동 시뮬레이터 개발 분야로 확장 가능함
- 다중 행동체 학습 및 시각화 기술을 통해 로봇-인체 협동제어, 시뮬레이터 기반 데이터 생성, Sim2Real(시뮬레이터-실환경 전이) 기술의 기반 플랫폼으로 활용 가능함
사람?로봇?환경 간 상호작용이 가능한 시뮬레이션 기반 학습 기술로, 휴머노이드 로봇, 사족보행 로봇, 웨어러블 로봇, 인간형 AI 모델 등 다양한 분야의 지능제어기 학습 및 성능 검증 시뮬레이터로 활용 가능함