地震災害環境下における経験を用いた経路検索法の検討

概要

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本稿では,ロボカップレスキューにおける救助活動においての最短経路検索に関して述べる.災害救助活動において,正確な最短経路を検索することは最も基本的で且つ重要なことである.しかし,エージェントにとって,環境は災害によってどのように変化しているか未知である.つまり,部分観測環境であり,さらに,経路の存在を必ずしも保証しない環境である.このような環境での正確な最短経路検索は非常に困難である.したがって,いかに閉塞地点を迂回し目的地に到着するかが重要になる.この問題に対して我々は,予測知識を利用した経路検索手法を提案してきた.この手法は,ベイズ学習により得られた経験から統計的に安全な道路を判断し,経路検索のコスト計算に利用することによって上記の閉塞地点を効率よく迂回する手法であった.しかしこの手法は,救助を行う環境において予め学習が必要であった.そこで本稿ではまず,予測を行う道路の周辺状況を利用してベイズ学習によって学習する.さらに,その学習結果をニューラルネットワーク(NN)の教師データとして利用することによって学習を行っていない環境にも適用できる手法を提案する.本手法は,全ての経路検索手法に適用できる手法であるが本稿ではA(エースター)法を用いて経路検索を行う.
2004-01-22

地震災害環境下における経験を用いた経路検索法の検討

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