2P2-L15 環境の類似性の指標化に基づく効率的な障害物回避行動の生成(脳・神経・認知ロボティクス)
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概要
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Humans can rapidly adapt to unexpectedly changing environment and achieve various tasks. Specifically, the number of trials for adaptation is small when current situation is similar to the memorized ones, suggesting evaluation of similarity would be a key component to boost learning speed. Here, we develop a model for learning obstacle avoidance motions which can store various input-output mappings with respect to a situation, and can recall them depending on similarity of the situation. Simulation results demonstrate that a vehicle can learn how to overcome obstacles, even though position and property of which is not given in advance.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2011-05-26
著者
-
木村 英紀
理研
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山本 貴史
トヨタ自動車
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下田 真吾
理研
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吉原 佑器
理研
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下田 真吾
理化学研究所理研bsi-toyota連携センタ
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吉原 佑器
理化学研究所理研bsi-toyota連携センタ
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前田 岩夫
トヨタ自動車
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