二足歩行ロボットのための仮想学習システム(一般,「ニューロハードウェア」及び「一般」)
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概要
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人間は,環境が時間的に変化したり未知環境に遭遇した際には,まず脳内で環境と自己を仮想し,シミュレーションにより試行錯誤を行い最適動作の選択を行う.同時にその結果を逐次学習し積み重ねることにより,瞬時にあらゆる環境への対応を可能としている.本研究の目的は,人間の脳内シミュレーションと学習を模した仮想学習システムを提案し,ロボット自身が自律的に最適動作を生成することである.提案システムは,ロボットに内蔵され,まず仮想環境において最適動作の探索を行う.その後,階層型NNを用いて環境情報と最適動作の関係を学習する.本論文では,提案システムを二足歩行ロボットに適用した.すなわち,様々なサイズの階段に対して最適歩行動作の探索と学習を行った後,新しい階段に対しても瞬時に最適歩行動作が生成できるかを試みた.その結果,学習時とは違ったサイズの階段を昇ることが出来た.このことから,以上の条件のもとでは提案システムの有効性が示された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-11-03
著者
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