Acknowledgement
이 논문은 2022년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단 기초연구사업의 지원을 받아 수행된 연구임(No. 2020R1F1A1067496)
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본 논문은 강화학습 POMDP(Partially Observable Markov Decision Process) 알고리즘을 사용하여 자갈밭과 같은 비평탄 지형을 극복하는 4족 보행 지능로봇을 설계하고 딥러닝 기법을 사용하여 사람을 검출한다. 로봇의 임베디드 환경에서 1단계 검출 알고리즘인 YOLO-v7과 SSD의 기본 모델, 경량 또는 네트워크 교체 모델의 성능을 비교하고 선정된 SSD MobileNet-v2의 검출 속도를 개선하기 위해 TensorRT를 사용하여 최적화를 진행하였다
이 논문은 2022년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단 기초연구사업의 지원을 받아 수행된 연구임(No. 2020R1F1A1067496)