Direct-Vision-Based強化学習による視覚付き実移動ロボットの行動獲得

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概要

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ロボットの自律学習において,センサ信号を直接ニューラルネットに入力し,強化学習によって内部生成された教師信号を基に,バックプロパゲーション法で学習させるDirect-Vision-Based強化学習が提案されている.これによって,(1)ロボットは,行動だけでなく,センサからモータまでシステム全体を統合的に学習でき,(2)視覚センサ信号という局所的な信号を入力することで,学習が高速で安定化し,さらに,(3)学習を通して,視覚センサ信号を適応的に統合して中間層に大域的空間情報を穫得し,蓄えることができることがシミュレーションによって検証されている.本論文では,Direct-Vision-Based強化学習を視覚センサ付き実移動ロボットに適用し,事前知識を全く与えなくても目標物到達タスクの行動を獲得できることを確認した.また,中間層において大域的空間情報を観察した.
社団法人電子情報通信学会の論文
2002-03-11

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