方策勾配法によるCPGに基づいたエネルギー効率の良い二足歩行の学習
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概要
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多リンク,多関節を有するロボットを少ない自由度で簡便に制御するために,しばしばCPG(Central Pattern Generator)が用いられ,二足歩行ロボットに対しても応用がなされてきた.また,CPGの内部パラメータを決定するために,しばしば強化学習が適用されてきた.しかし,CPGに基づいた二足歩行ロボットの制御について,これまでエネルギー効率に関する定量的な検討は特に行われてこなかった.そこで本研究では,C_<mt>(Cost of mechanical transport)と呼ばれる指標を報酬関数とし,強化学習の一種である方策勾配法を適用することにより,CPGに基づいたエネルギー効率の良い二足歩行の学習が可能であることを,シミュレーション実験によって示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-03-04
著者
-
柴田 智広
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
-
東 良行
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
柴田 智広
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 情報生命科学専攻
-
柴田 智広
奈良先端科学技術大学院大学
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