知的車椅子におけるActor-Critic型強化学習を用いた追従行動の獲得

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS15-1

グループ名: 【C】平成19年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2007/09/04

タイトル(英語): Follow-up behavior Acquisition Using Actor-Critic Reinforcement learning for Intelligent Wheelchair

著者名: 玉嶋 大輔(千葉大学),岡本 卓(千葉大学),小圷 成一(千葉大学),平田 廣則(千葉大学)

著者名(英語): Daisuke Tamashima(Chiba University),Takashi Okamoto(Chiba University),Seiichi Koakutsu(Chiba University),Hironori Hirata(Chiba University)

キーワード: 知的車椅子|追従行動|強化学習強化学習|intelligent wheelchair|follow-up behavior|reinforcement learning

要約(日本語): 近年の日本では急激に高齢化が進行しており,今後も高齢者が使用する車椅子の需要は増大すると考えられる。しかし,一般的な車椅子の使用が困難な高齢者や障害を持つ人もいる。そこで,使用者や介護者の負担を軽減するための,環境中を自律的に走行する能力を持つ,知的車椅子アコモ(ACCoMo)の開発を行っている。本稿では,これらの知的車椅子が環境中に複数台存在する場合を想定し,前後に隊列を組みながら目的地まで到達する定型行動を,強化学習の一手法であるActor-Critic型強化学習を用いて獲得する。

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