強化学習を使った自己組織化ネットワークによる自律移動ロボットの行動制御

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概要

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• This paper describes a new control method of an autonomous mobile robot with a self-organizational network using Reinforcement Learning. In this method, the network has some neurons in a hidden layer, where memorizes state-values and actions. REINFORCE algorithm is used to improve, the actions. In addition, a parallel network which memorizes only negative rewards is adopted to improve learning properties. To verify the effectiveness of this method, we make a controlled experiment of the autonomous mobile robot under an environment that has white and black stripes. From the result of the experiment, it is confirmed that the mobile robot learn suitable state-action mappings in a few hundred learning steps.

• 2004-03-01

著者

• 福永 哲也

  電子制御工学科

• 福永 哲也

  岐阜工業高等専門学校電子制御工学科

• 福永 哲也

  岐阜高専

• 福永 哲也

  日本アイビーエム

• 柴田 尚子

  岐阜工業高等専門学校電子システム工学専攻

• 福永 哲也

  岐阜工業高等専門学校

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