強化学習を用いた二足歩行ロボットの行動選択の最適化

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS7-18

グループ名: 【C】平成20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: 2008/08/20

タイトル(英語): Optimization of Motion Selection for Biped Walking Robot using Reinforcement Learning

著者名: 川島 諒(関東学院大学),元木 誠(関東学院大学),小圷 成一(千葉大学),平田 廣則(千葉大学)

著者名(英語): Makoto Kawashima(Kanto Gakuin University),Makoto Motoki(Kanto Gakuin University),Seiichi Koakutsu(Chiba University),Hironori Hirata(Chiba University)

キーワード: 二足歩行ロボット|強化学習|自律行動自律行動|Biped Walking Robot|Reinforcement Learning|Autonomous Motion

要約(日本語): 二足歩行ロボットの行動選択ルールの構築は,車輪型ロボット等と違い,転倒する可能性を考慮する必要があり,ルール構築の自動化が困難である。そこで,行動選択ルールの構築に機械学習の一手法である強化学習を適用し,ルール構築を自動化する手法を提案する。本稿では,頭部に視覚センサを搭載した二足歩行ロボットに,視覚センサで目標物を認識し,その目標物に近づき,蹴るといったタスクを行わせ,そのタスクを実行するための行動選択ルールの学習に,強化学習を用いて最適な行動選択ルールの構築を試みる。提案手法の有効性を検証するために,視覚センサを追加したホビー向け二足歩行ロボットを使用し,検証実験を行うとともに,その結果と課題について報告する。

PDFファイルサイズ: 2,948 Kバイト