実環境における自律移動ロボットシステム : その3 : 強化学習による運搬ロボット制御
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概要
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多くの強化学習の研究は移動ロボットを対象にその有効性を示している.しかし,実際のロボットに適用した例は少なく,つまり,実環境下で何らかのタスクを遂行する自律移動ロボット開発のための力強い手法の一つであることを証明している例は少ない.そこで実際のロボット""Nomad200"における"運搬タスク"に強化学習を適用する.運搬タスクとは「ある特定の物体をある指定された場所に移動させること」である.ここで,移動ロボットが指定された場所へ移動するという観点からナビゲーションタスク[2][3]が考えられる.しかし,運搬タスクとナビゲーションでは移動方法が大きく異なる.ある環境の中で物体を確実に運搬するためには,運搬物に敵した運搬動作が求められる.本稿では,いくつかの形態の運搬物での実験を通して,自律移動ロボットのための力強い制御戦略を実証する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1996-03-06
著者
-
溝口 文雄
東京理科大学
-
平石 広典
東京理科大学総合研究所
-
平石 広典
株式会社ウィズダムテック
-
高山 学
東京理科大学 理工学部
-
平石 広典
東京理科大学 情報メディアセンター
-
前野 守宏
東京理科大学 理工学部
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