Tutorial 영상

https://youtu.be/xUZfVk15Dc0?si=YvfrhiiOu0KU_y3Y

• 내용
  • [00:00]~[00:29] 인트로 및 목차
  • [00:29]~[02:07] 예제 설명
  • [02:07]~[03:59] Branch설명
  • [03:59]~[05:08] Team Id를 통한 협동학습
  • [05:08]~[06:57] Sensor설명
  • [06:57]~[10:00] 실습환경 준비
  • [10:00]~[12:08] 학습을 시키는 방법 소개
  • [12:08]~[14:10] 학습된 모델을 적용시키는 법
  • [14:10]~[16:17] TensorBoard를 통한 학습 분석

• 정정 내용

목적

• 예제를 통해 object 관측 알아보기
• 예제를 통해 이산형 행동과 Branch 개념 이해하기

Discrete & Branch

• Discrete

  • 이산형이라는 뜻으로 행동이 연속적이지 않음을 의미함
  • 이산형 행동을 지시할 때 Branch라는 개념이 도입됨

• Branch

  • 행동의 묶음
  • 행동을 전부 설정하는 것보다 효율적임
    • EX) 전방위로 이동할 경우 8가지의 행동이 필요하지만 묶음으로 상하 이동과 정지, 좌우 이동과 정지 각각 3가지씩 6가지 행동만 설정한다면 전방위로 이동 가능 즉 Branch0과 Branch1의 사이즈는 3이 됨

  

예제 실습

• Behavior Parameters의 Discrete Branches에서 원하는 Branch의 수 입력

  • 예제에선 Branches Size를 1로 설정

    

• 각 Branch마다 원하는 행동의 수 입력

  • 예제에선 Branch Size를 7로 설정 (상,하,좌,우,우회전,좌회전,정지)

    

  실행 방법

  예제 실행 방법

Object 관측