1P1-F04 リカレントニューラルネットワークを用いた移動ロボットの行動計画
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概要
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センサーベースでの行動という考え方に加え, リカレントニューラルネットワークを用い, 新たに力学系の枠組みで移動ロボットの行動計画を考えるアーキテクチャが提案されている。このアーキテクチャは, カオスアトラクタを含めた形で学習が行われるため, 様々なナビゲーションを行うことができる。本稿では, このアーキテクチャに加え, フォワードアクティベーションのみを持つネットワークを並列に学習させ, そのネットワーク間に評価関数を組み込むことを考える。これにより, より広範で有用な行動計画を立てることが可能であると思われる。
- 社団法人日本機械学会の論文
著者
-
山下 透
神奈川大
-
江上 正
神奈川大学工学部
-
西川 昌宏
神奈川大学工学部
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蓮池 誠
神奈川大
-
江上 正
神奈川大学大学院工学研究科
-
西川 昌宏
神奈川大 工
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江上 正
神奈川大
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西川 昌宏
神奈川大
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