1A1-F10 2値評価に基づくランダムウォークを利用した学習データのサンプリング
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概要
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One of the most important aspects for constructing a control system for complex robots is to reflect the properties of the robot's hardware. In order to reflect the properties in the control system, so far, most of the presented works rely on the implementer's knowledge. This indicates that the implementer has to know well about the robot's properties before constructing the control system. In this research, we propose a methodology to automatically construct a control system exploiting the robot's properties by a machine learning technique. Especially, we focused on the biased random walk and the stochastic resonanse to sample suitable data in a trial-and-error phase.
著者
-
石黒 浩
大阪大学
-
石黒 浩
ATR知能ロボティクス研究所
-
港 隆史
科学技術振興機構erato浅田共創知能システムプロジェクト大阪大学大学院工学研究科frc1
-
池本 周平
大阪大学大学院
-
港 隆史
JST ERATO浅田共創知能システムプロジェクト
-
ダーラリベラ ファビオ
パドヴァ大学
-
メネガッティ エマヌエレ
パドヴァ大学
-
ダーラリベラ ファビオ
パドヴァ大学:jst Erato
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