力学的自己増殖型ニューラルネットによる知覚・行為系列に基づく包摂アーキテクチャ上の状態空間構成
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概要
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近年，移動ロボットの自己位置・状態推定にニューラルネットワークを用いる手法が多く提案されている．これらの手法はある特定の静的な環境に対してロボットを適応させることに主眼が置かれており，異なる環境に置かれたときに頑健に振舞うことが出来ない．一方，包摂アーキテクチャは動的環境でも頑健に振舞うことができると期待されている．しかし，包摂アーキテクチャは環境の構造に依存するタスクには向いていない．そこで，本研究では包摂アーキテクチャに基づく行動則と学習により獲得した行動則を状況に応じて切り替えるハイブリッドモデルを提案する．強化学習の状態空間には，状態数を事前に決定する必要がなく追加学習に頑健な自己増殖型ニューラルネットワークを改良した力学的自己増殖型ニューラルネットワークを用いた．本提案の有効性は，移動ロボットが複数の環境（迷路）上で獲得した行動則を環境の変化に応じて適切に切り替えながら振舞う事ができることをシミュレーション実験により確認した．
- 2010-04-15
著者
-
長谷川 修
東京工業大学大学院理工学研究科像情報工学研究施設
-
長谷川 修
東京工業大学像情報工学研究施設
-
長谷川 修
東京工業大学大学院 理工学研究科像情報工学研究施設
-
斉藤 史哲
東京工業大学 精密工学研究所
-
長谷川 修
東京工大 大学院理工学研究科 像情報工学研究施設
-
長谷川 修
電子技術総合研究所知能情報部
-
長谷川 修
東京工業大学大学院理工学研究科像情報工学研究施設:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門:科学技術振興事業団さきがけ研究21
-
長谷川 修
産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門
-
長谷川 修
東京工業大学像情報工学研究所
-
長谷川 修
東京工業大学
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