기회는 준비된 자에게 온다 !

0. Mindset

최근 들어 로보틱스 분야가 더욱 공부하고 싶어졌다. 회사를 다니면서 좋아하는 분야에 대한 공부를 조금씩 해나가며, 내 역량을 키우는 것도 미래 커리어에 많은 도움이 되리라 생각을 한다.


석사때 썼던 논문은 Formation Reconfiguration Control With Collision Avoidance of Nonholonomic Mobile Robots 이고, 군집 로봇의 포메이션 제어에 관한 것이다. 이 논문에서 군집 단위의 경로는 주어졌다고 가정을 하고, 충돌 회피 문제를 MPC를 통해 풀었다.


하지만, 연구를 진행하면서 군집 단위 경로에 대한 공부를 더 하고 싶어졌다. 그래서 아래의 두가지를 공부 목록으로 정했다.

1. 경로 계획(Path planning)

구분이 모호하지만 전역경로계획(Global Path Planning, GPP)와 지역경로계획(Local Path Planning, LPP)로 구분되기도 한다. 또한 그리드 기반 탐색(Grid-based search)과 샘플링 기반 탐색(Sampling-based search) 이렇게 분류하기도 하는 거 같다. 추후 공부를 하면서 categorization 할 예정이다 ^_^

2. 강화 학습(Reinforcement learning)

강화 학습은 정말 하나도 모른다. 학계에서는 MPC의 cost function을 푸는 과정에서 소요 시간이 오래 걸리는 단점을 강화 학습을 이용해서 보완하기도 한다고 한다. 예전부터 학회나 저널에 실렸던 논문들에 강화학습 기반으로 문제를 많이 푸는 거 같은데, 나도 한번 공부를 시작해서 그 연구들을 이해하고 싶다. 이해하는 것을 넘어서면 내 아이디어를 주장하고 검증하는 단계까지 갔으면 좋겠다.

마지막

이론적으로는 해당 기술들을 많이 공부하고, 소프트웨어 공부를 병렬적으로 더 공부할 예정이다.


기회는 준비된 자에게 온다. 진짜 이 말이 딱 맞다.

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