環境変化の予測情報を利用するモジュール切換型行動生成モデル(バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング)
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概要
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本研究では,モジュール構造を有する学習型の行動生成モデルを提案する.提案モデルは学習により,単純なセンサーモータ写像を実現する複数のモジュールを獲得し,それらを次々と切り換えることで行動生成を行う.モジュールの切換には,センサから得られる刻々の観測情報のみではなく,現在までの状態遷移に基づいた予測情報を用いる.予測情報を用いることで,不確定性を含む環境においても適切な行動生成が実現でき,また,文脈依存的な行動生成も実現できる.計算機実験により,提案モデルを自律移動ロボットナビゲーションへ適用し,予測情報が行動生成に与える影響について考察した.また,環境との相互作用により,予測情報の影響をオンラインで調整する手法を提案し,その有効性を示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-03-01
著者
-
郷古 学
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
伊藤 宏司
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
伊藤 宏司
東京工業大学総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
伊藤 宏司
東京工業大学
-
伊藤 宏司
立命館大学
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