神経振動子ネットワークを用いたリズム運動に対する強化学習法(バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング)
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概要
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歩行などの生物の運動は,周期的な信号を生成する中枢パターン生成器(CPG)と呼ばれる神経回路によって制御されていることが示唆されている.このような生物の制御機構を参考にして,周期的な運動に対するCPGを用いた制御法の研究が行われてきた.我々は,CPGコントローラを用いた自律的な学習制御の枠組みとして,CPG-actor-criticモデルと呼ばれる新しい強化学習法を提案する.我々は2足歩行ロボットの自律的な歩行運動の獲得課題に対する計算機シミュレーションを行い,提案手法により安定した2足歩行を実現するCPGコントローラを獲得できることを示す.また,学習によって得られたCPGコントローラの性質を調べたので報告する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-03-01
著者
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学
-
佐藤 雅昭
国際電気通信基礎技術研究所脳情報研究所
-
佐藤 雅昭
ATR脳情報研究所
-
中村 泰
大阪大学大学院工学研究科
-
中村 泰
奈良先端科学技術大学院大学論理生命学講座
-
佐藤 雅昭
(株)国際電気通信基礎技術研究所 脳情報研究所
-
佐藤 雅昭
Atr脳情報科学研究所
-
佐藤 雅昭
(株)国際電気通信基礎技術研究所 脳情報解析研究所 計算脳イメージング研究室
-
佐藤 雅昭
京都大学医学部呼吸器外科
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