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D-IS. 2025年度(R07) >
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https://hdl.handle.net/10119/20593
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| タイトル: | 軌道走行型パトロールロボットシステムの速度制御とSim-to-Real展開のための説明可能な深層強化学習フレームワーク |
| 著者: | 李, 鎬先 |
| 著者（別表記）: | い, ほせん |
| キーワード: | Rail-guided patrol robot
Adaptive speed control
Deep reinforcement learning (DRL)
DDPG-based robot control
Simulation-to-real transfer
CycleGAN-based domain adaptation
Explainable artificial intelligence (XAI)
Grad-CAM visualization
Facility monitoring automation
Disaster assessment |
| 発行日: | Mar-2026 |
| 記述: | Supervisor: 丁 洛榮
先端科学技術研究科
博士 |
| タイトル（英語）: | An Explainable Deep Reinforcement Learning Framework for Patrol Speed Control and Sim-to-Real Deployment of Rail-Guided Robot System |
| 著者（英語）: | HOSUN, LEE |
| 言語: | eng |
| URI: | https://hdl.handle.net/10119/20593 |
| 学位授与番号: | 甲第1632号 |
| 学位授与年月日: | 2026-03-25 |
| 学位名: | 博士 (情報科学) |
| 学位授与機関: | 北陸先端科学技術大学院大学 |
| 出現コレクション: | D-IS. 2025年度(R07) (Jun.2025 - Mar.2026)
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このアイテムのファイル:
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記述 |
サイズ | 形式 |
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| abstract.pdf | 要旨 | 50Kb | Adobe PDF | 見る/開く | | paper.pdf | 本文 | 44309Kb | Adobe PDF | 見る/開く | | summary.pdf | 内容の要旨及び論文審査の結果の要旨 | 316Kb | Adobe PDF | 見る/開く |
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