2A2-D14 強化学習法BRLによる自律移動ロボット群の集合行動の獲得
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概要
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Reinforcement Learning (RL) is one of promissing approaches for controlling an autonomous robot. This paper deals with the RL mobile robot. The task is that they converge on Package. To a robot, it is necessary to take the coordinate action with a partner under a noise and the very complicated real environment with the uncertainty. However, its performance is quite sensitive to the segmentation of state and action spaces. To deal with this problem, we apply our proposed technique, named Bayesian-discrimination-function-based Reinforcement Learning (BRL). We investigate the performance of BRL through physical experiment.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2009-05-25
著者
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