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[학술 탐구] 심층 강화 학습(DRL)을 통한 AGV의 실시간 동적 경로 최적화 알고리즘 분석
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[알고리즘 분석] AGV의 지능형 자율 주행을 위한 DRL 기반 경로 최적화
Introduction:
기존의 정적 경로 탐색 알고리즘은 동적 장애물에 취약합니다. 본 분석에서는 마르코프 결정 과정(MDP) 기반의 DRL이 AGV의 실시간 의사결정에 미치는 영향을 고찰합니다.
1. MDP(Markov Decision Process) 모델링
AGV 학습 모델은 상태(S), 행동(A), 보상(R) 필드로 구성되어 장애물 충돌 회피와 목표 지점 도달 확률을 극대화합니다.
2. PPO 알고리즘의 적용
안정적인 정책 최적화를 위해 PPO(Proximal Policy Optimization)가 채택되며, 이는 복잡한 물류 환경 데이터 노이즈에 대한 높은 견고성을 제공합니다.
※ Reference: IEEE Robotics and Automation Letters, "Deep Reinforcement Learning for AGV Navigation", 2025.
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