移動ロボットのための複数のタスク環境における学習に適した形態の設計法

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC5-1

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): A method of designing the morphology of mobile robots for learning multiple tasks

著者名: 杉浦 孔明(国際電気通信基礎技術研究所),川上 浩司(京都大学)

著者名(英語): Komei Sugiura(ATR),Hiroshi Kawakami(Kyoto University)

キーワード: センサ進化|進化と学習|形態による計算形態による計算|sensor evolution|evolution and learning|morphological computation

要約(日本語): 本論文では,移動ロボットのセンサ形態と制御系をシミュレーション上で同時に設計する手法を提案する.
本手法は,強化学習により制御系の設計を行なうと同時に,設定した時間内にタスクの達成度が高い形態を遺伝的アルゴリズムにより設計する.
シミュレーション上で複数のタスク環境を自動生成し,タスクの学習に適したロボットを設計させる.
実験の結果得られた設計解と人手による設計の学習結果を比較し,情報理論に基づいた尺度を用いて考察を加える.

PDFファイルサイズ: 5,177 Kバイト