2A1-E17 強化学習を用いたロボットの二次元行動の獲得

スポンサーリンク

概要

• 論文の詳細を見る

• Until now, several studies on the action of the robot with Reinforcement Learning method have already been reported. However, most of these studies are concerned with only 1-dimensional action. This paper shows how the robot with Q-Learning, which is one of Reinforcement Learning methods, acquires 2-dimensional motions. In addition, this paper attempts to analyse how the articulated robot obtain the advance actions. These results also imply that the robot can obtain unexpected motion without a teacher, which is most important advantage of the Reinforcement Learning. Finally, this paper shows the interaction effect of reward between in direction of x and in direction of y.

• 一般社団法人日本機械学会の論文

著者

• 黄 健

  近畿大学工学部

• 原 正之

  スイス連邦工科大学ローザンヌ校

• 原 正之

  横国大

• 黄 健

  横国大

• 藪田 哲郎

  横国大

• 井上 将志

  横浜国立大学大学院工学府:(現)東京電力(株)

• 井上 将志

  横国大

• 左尾 将隆

  横国大

• 藪田 哲郎

  横浜国大 大学院工学府

関連論文

• 複数可操作度総合評価によるマルチフィンガ・アームロボットのアドミッタンス制御(機械力学,計測,自動制御)
• 力センサ無しの条件下で近似ZMP計測法を用いたサーフィンロボットの実現 : 重力方向変化の環境下でのロボットの直立安定性の考察(機械力学,計測,自動制御)
• ミュラー・リヤー錯視による人間上肢運動の変化
• 3601 Q学習を用いたヤモリ型ロボットの歩行パターンの獲得(G15-1 ロボティクス・メカトロニクス(1) 歩行ロボット・アクロボット,21世紀地球環境革命の機械工学:人・マイクロナノ・エネルギー・環境)
• 強化学習によって獲得される芋虫型ロボットの前進行動形態に関する考察(機械力学,計測,自動制御)
• 複数可操作度総合評価によるマルチフィンガ・アームロボットのアドミッタンス制御
• 強化学習を用いたスポーツロボットの大車輪運動の獲得とその行動形態の考察
• 可操作度を考慮したフィンガ・アームロボットの協調的インピーダンス制御(機械力学,計測,自動制御)
• 1P1-S-047 コンプライアンス制御可能な小型ヒュ : マノイドの研究(ヒューマノイド1,生活を支援するロボメカ技術のメガインテグレーション)
• 遠隔力感覚コミュニケーションにおける基礎的なシステム構成法と感覚面からの基本評価(機械力学,計測,自動制御)
• 強化学習による二次元移動ロボットの行動獲得とその学習知識の操作(機械力学,計測,自動制御)
• 冗長ロボットの構造階層化を用いた運動制御
• 3605 強化学習によるスポーツロボットの大車輪運動に関する研究(G15-1 ロボティクス・メカトロニクス(1) 歩行ロボット・アクロボット,21世紀地球環境革命の機械工学:人・マイクロナノ・エネルギー・環境)
• ハプティックインタフェースを用いた力感覚と錯覚現象の計測
• 1P1-N-073 仮想現実感を用いた重さ知覚メカニズムの解析とその応用(バイオメカトロニクス/感覚運動・計測1,生活を支援するロボメカ技術のメガインテグレーション)
• 1P1-N-037 ハプティックインタフェースを用いた大きさ重さ錯覚の検証 : 人間の運動感覚と重さ知覚について(ハプティックインタフェース1,生活を支援するロボメカ技術のメガインテグレーション)
• 1自由度フレキシブルアームの反復学習制御
• 力情報を用いた平板上球体の動的操作(制御の新理論とモーションコントロール1)
• ハプティックインタフェースを用いた仮想環境上における対象物の構築法とその操作について(機械力学,計測,自動制御)
• ハプティックインタフェースを利用した仮想環境上の触知覚錯覚
• 1A1-2F-F1 ハプティックインターフェイスを用いた仮想対象物の力提示方法
• 報酬変化を用いた強化学習によるロボットの前進行動獲得(機械力学,計測,自動制御)
• 1A1-S-058 報酬変化を用いたQ-Learningによるロボットの行動獲得(進化・学習とロボティクス1,生活を支援するロボメカ技術のメガインテグレーション)
• 可操作度を用いた上肢ロボットの協調制御による自然な運動機能の生成(機械力学,計測,自動制御)
• コンプライアンス制御可能な小型ヒューマノイドロボットを用いたジャンプ動作の実現
• 2P1-E01 ハプティックインタフェースの基本制御特性
• 実環境における大きさ重さ錯覚現象と手先運動の画像計測
• 電流測定による関節トルク推定値を用いたZMP推定法の提案とその応用(機械力学,計測,自動制御)
• 1P2-N-031 フィンガの可操作度を用いたフィンガアームロボットのモーション生成(冗長自由度ロボット・メカニズムとその制御,生活を支援するロボメカ技術のメガインテグレーション)
• 2A1-G05 ダイレクトコンプライアンス制御を用いたマスタスレーブシステム
• フィンガとマニピュレータの個別アドミッタンス制御におけるタスク実行時のフィンガ可操作度補償効果
• 1A1-M06 上肢運動生成時における視線動作の役割
• 2P1-B27 力センサを用いないヒューマノイドロボットの近似ZMP推定法
• 2P1-A03 可操作度に最急降下法を適用したフィンガ・アームの運動制御(動作計画と制御の新展開)
• 2P1-A11 モーションキャプチャーを用いた人間の上肢運動の測定と解析
• 2A2-D17 強化学習を用いたロボットの大車輪運動の獲得に関する研究
• 1P1-D05 ハプティックインタフェースを用いた大きさ重さ錯覚の解析
• 1A1-I07 人間の上肢運動に及ぼす視覚情報の影響(感覚・運動・計測)
• 1A1-I05 上肢運動におけるミュラー・リヤー錯視情報の影響(感覚・運動・計測)
• 1A2-F01 モーションキャプチャを用いた人間の上肢運動感覚の測定と解析(感覚・運動・計測)
• 1A1-B06 異なる減速機構を用いたハプティックデバイスにおける力感覚の評価
• 2A1-H22 可操作度の制御を用いたフィンガ・アームロボットのインピーダンス制御(冗長自由度ロボット・メカニズム)
• 1P1-H18 ハプティックインタフェースのアクチュエータ機構が人間の力感覚に及ぼす影響の定量的評価(ハプティックインタフェース)
• 1A1-F18 対話型遠隔力感覚通信における人間の感覚とサーボ構成の関係(ネットワークロボティクス)
• 1A2-F04 人間の感覚面から見た力感覚通信システムの基本特性(感覚・運動・計測)
• 1A2-F03 力覚提示装置を用いた人間の重さ知覚精度の検証(感覚・運動・計測)
• 2P2-C18 マスタスレーブを用いた力感覚通信の基礎的な研究
• 2A1-D20 小型ヒューマノイドロボットI-VYのZMP計測及びそれを用いた制御
• 2A1-E09 ヤモリ型ロボットの作成と学習制御への展開
• 2P1-H03 可操作度を考慮したマルチフィンガ・アームロボットのアドミッタンス制御の枠組
• 2P1-G15 複数可操作度を総合的に評価したマルチフィンガ・アームロボットのアドミッタンス制御
• 2P1-A16 視覚的奥行き情報が大きさ重さ錯覚に及ぼす影響
• 2A1-E17 強化学習を用いたロボットの二次元行動の獲得
• 2P1-F23 強化学習を用いた4足歩行ロボットの行動獲得と解析
• 2P1-F22 強化学習を用いた大車輪運動の報酬と運動の解明
• 916 画像計測を用いた重さ知覚運動の解析(ロボティクス・メカトロニクスIII)
• 2A1-E21 マルチフィンガ・アームロボットの可操作度保持型アドミッタンス制御
• 2A1-A14 フィンガアーム協調アドミッタンス制御における速度推定法の改善について
• 1016 上肢リンクモデルを用いたリーチング運動の画像計測(ロボティクス・メカトロニクスVI)
• 914 力感覚提示装置をもちいた重さ知覚の計測 : 1軸アームを有するハプティックデバイスの試作と力制御(ロボティクス・メカトロニクスIII)
• 1A1-C12 遠隔力通信装置を用いたハイブリッドモデルとインピーダンスモデルの性能比較
• 前後独立操舵四輪車による障害物回避制御
• 2A1-F07 人間技能の抽出とフィンガ・アームロボットを用いたヨーヨー運動の実現(アミューズメント・エンタテイナーロボット)
• 2P2-M05 円柱形状物体の把持移動運動における視線運動の研究(感覚・運動・計測)
• 1P1-C01 ハプティックインタフェースを用いた仮想環境上での人間の空間認識に関して(ハプティックインタフェース)
• 1A1-P05 強化学習による6脚ロボットの歩容獲得と身体構造による影響(進化・学習とロボティクス)
• 1A1-M06 強化学習を用いた大車輪ロボットの学習の汎化性に関する考察(進化・学習とロボティクス)

もっと見る 閉じる

スポンサーリンク