階層型の深層強化学習を用いたスタンドアロンロボット制御システムの提案

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS22036

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2022/03/02

タイトル(英語): Standalone Robot Control System Using Hierarchical Deep Reinforcement Learning

著者名: 藤崎 優樹(大阪工業大学),小林 裕之(大阪工業大学)

著者名(英語): Yuuki Fujisaki(Osaka Institute of Technology),Hiroyuki Kobayashi(Osaka Institute of Technology)

キーワード: 深層学習|強化学習|組み込み|Deep Learning|Reinforcement Learning|Embedded

要約(日本語): 複雑な処理が必要なロボット制御システムには、ROS等を用いて外部の計算資源に依存しているものが多い。このような構成は通信の遅延が制御に影響を及ぼすため、利用できる範囲が限定されると考える。そこで本論文では、階層型の深層強化学習を用いたスタンドアロンロボット制御システムの提案を行う。

要約(英語): Many robot control systems that require complex processing rely on external computing resources such as ROS. We believe that the usability of such a configuration is limited because the communication delay affects the control. Therefore, this paper standalone robot control system using hierarchical deep reinforcement learning.

本誌: 2022年3月5日次世代産業システム研究会

本誌掲載ページ: 45-47 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 932 Kバイト