1201 サッカーロボットの学習システム
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概要
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In robot soccer systems, intellectually collective and cooperative actions by two or more robots are needed. The robots are adjusting their knowledge, skills and plans for a common goal. Thus studying robot soccer systems is a typical theme on multiagent systems. The purpose of our research is to get the knowledge about designing excellent multiagent systems. We investigated the effectiveness of Penalty Avoiding Profit Sharing (PAPS) by applying it to a soccer game simulation software, "SoccerBots". In this paper, we implement the result of learning in the simulation to soccer robots using Lego Mindstorms NXT, and we report the effective of learning system in real world.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2008-09-26
著者
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