強化学習モデルを用いた移動ロボットの適応的進路制御
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概要
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本報告では、自律移動ロボットの行動系列に対し評価を与えるという強化学習の特徴に注目し、これを考慮したニューラルネットワークを構築することにより、環境からの知識獲得による評価基準の自己修正を行うような適応的システムを実現した。提案したシステムは、基本的行動を出力するAction Net、環境変化に対応するCritic Net、制御対象の運動特性を表現するObject Netで構成される。またシステムの検討のために流れのある環境での渡河問題を設定し、コンピュータシミュレーションによってその動作確認を行った。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-11-24
著者
-
小杉 幸夫
東京工業大学 総合理工学研究科
-
亀山 啓輔
東京工業大学 大学院 総合理工学研究科
-
亀山 啓輔
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
亀山 啓輔
筑波大学システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻
-
亀山 啓輔
東京工業大学大学院
-
長屋 俊輔
東京工業大学 大学院 総合理工学研究科
-
小杉 幸夫
東京工業大学
-
Kameyama Keisuke
The Authors Are With The Interdisciplinary Graduate School Of Science And Engineering Tokyo Institut
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