マルチステップ状態予測を用いた強化学習 : 注視点移動を考慮した自動車運転モデル
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概要
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本報告では, 制御対象の内部モデルによる多ステップの状態予測を用いた強化学習方式を提案する。これを, 自動車の運転に応用し,さまざまな曲率を含む道路を走行し, 道路から外れたかどうかだけを評価することにより, 学習を行った結果について述べる。車両の動力学モデルを用いて, 複数の時間ステップで予測された状態をもとに, 報酬の予測と制御出力の決定を行なう。シミュレーションの結果, 未学習の曲率の道路形状でも, 速度においても走行することができることを確認した。この制御方式では, 制御の方針や環境によって用いられる外部情報が変化し, 運動制御に必要な情報を得るために視線を変化させるモデルと考えることができる。
- 1999-03-18
著者
-
小池 康晴
東京工業大学精密工学研究所
-
銅谷 賢治
科学技術振興事業団川人学習動態脳プロジェクト
-
銅谷 賢治
(株)国際電気通信基礎技術研究所;科学技術振興事業団crest
-
小池 康晴
東京工業大学 ; 科学技術振興機構crest
-
銅谷 賢治
科学技術振興事業団
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