失敗から学ぶ卓球ロボット
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概要
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ロボットが人間と同様に試行錯誤し,臨機応変に種々の状況に適応することは,ロボット学習の重要な課題のひとつである.本研究では動的な環境において,過去の失敗を含むすべての経験の蓄積から望ましい行動を類推するための学習アルゴリズムを提案する.本稿ではアルゴリズム検証のため,卓球ロボットの数値実験を行った.様々な位置から飛んでくるボールを,様々なゴール位置へ打ち返す適切なラケット角度はあらかじめ分らない.そこで,実際にボールが跳ね返された位置とラケットの角度を入出力信号として,RBFネットワークの学習に用いた.数値実験の結果,正しくボールを跳ね返すためのラケットの角度を類推することができた.
- 2002-11-04
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