強化学習による起き上がり運動パターンの獲得
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概要
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運動制御の分野において, 定速歩行や直立姿勢の制御といった定常的な問題については数学的解析と制御への応用が進んでいる. しかし, 動物が止まっているところから歩きだす, 倒れている状態から起き上がるというような, 過渡的な運動は数学的扱いが困難である. そこで本研究では, 強化学習を用いた過渡的な運動の獲得について検討を行う. 具体的には, 3リンク2関節のロボットをテーマとした. 連続時間, 連続状態のTemporal Difference学習則を, 効率の良い関数近似手法と組み合わせることにより, 高次元空間での起立運動系列の学習が可能なことをシミュレーションにより示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-07-24
著者
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