強化学習による二足歩行ロボットの転倒回避行動の最適化

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS7-19

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 Fall Over Avoidance for Biped Walking Robot using Reinforcement Learning

著者名: 古谷 勇二(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): Yuji Furuya(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|転倒回避|自律行動|Biped Walking Robot|Reinforcement Learning|Fall over Avoidance|Autonomous Motion

要約(日本語): ロボットのハードウェア面での運動性の向上と,各パーツの低価格化に伴いロボットが普及し様々な分野への適用が要求されている。ロボットが様々な環境下に適用するためには,その環境での最適なモーションを実行することが必要となる。人による行動選択のルールの設計は設計者の知識,経験に完全に依存し,環境が変化する都度,変更しなければならず,設計者に多大な負荷がかってしまう。したがって,ロボットが自律的に環境を把握し,環境に合わせた行動を選択できることが望ましい。そこで,二足歩行ロボットの転倒回避行動に着目し,強化学習を用いてロボット自身に行動選択ルールの学習を行わせる。実機を用いた検証実験の結果,上下左右方向の機体の傾きに対し,最適な転倒回避行動を選択させることが可能であることが明らかとなった。

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