113 マニピュレーションのための強化学習を利用したビューベースト教示(OS1-3 技術の伝承と学習)
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概要
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In this paper, we study a method of robot programming with view-based image processing. It can achieve more robustness against changes of task conditions than conventional teaching/playback without losing its general versatility. In order to reduce human demonstrations required in the method, we integrate reinforcement learning with the view-based robot programming. First we construct an initial neural network as a mapping from images to appropriate robot motions using human demonstration data. Next we train the neural network with actor-critic reinforcement learning so that it can work well even in task conditions that are not identical to those in demonstrations. Our proposed method is successfully applied to a box-pushing task in a virtual environment consisting of a 3D dynamics simulator.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2011-03-16
著者
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