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捕獲ロボットの行動獲得
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カテゴリ: 部門大会
論文No: GS7-1
グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会
発行日: 2021/09/08
タイトル(英語): Behavior Acquisition for Hunter Robots
著者名: 川畑 宏空(大阪工業大学),重弘 裕二(大阪工業大学)
著者名(英語): Hiroaki Kawabata (Osaka Institute of Technology),Yuji Shigehiro (Osaka Institute of Technology)
キーワード: 機械学習|深層学習|捕獲ロボット捕獲ロボット|machine learning|deep learning|hunter robots
要約(日本語): 現在人間が行っている巡回監視を警備ロボットに代行させたいという要望が高まっている。また近年、コンピューターの計算能力の大幅な向上と、インターネットなどを介して膨大なデータを収集することができるようになったことによって、深層学習が画像認識やテキスト分析の分野で成果を上げている。本研究では逃走者を追跡捕獲する警備ロボット(捕獲エージェント)の行動原理をニューラルネットにより獲得させることを目指す。ニューラルネットの入力は逃走エージェントと、捕獲エージェントの配置を表す2次元配列、出力は入力の2次元座標を平坦化した配列である。この配列をもとに捕獲エージェントは次に移動する位置を決定する。この入力と出力を持つニューラルネットのモデルを用いて計算機実験を行った。
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