階層型強化学習を用いた二足歩行ロボットの行動最適化

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC4-1

グループ名: 【C】平成22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: 2010/09/02

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

著者名: 福本 大祐(関東学院大学),山崎 洋一(関東学院大学),元木 誠(関東学院大学)

著者名(英語): Daisuke Fukumoto(Kanto Gakuin University),Yoichi Yamazaki(Kanto Gakuin University),Makoto Motoki(Kanto Gakuin University)

キーワード: 二足歩行ロボット|階層型強化学習|ニューラルネットワーク|動作補正|Biped Walking Robot|Multi-Layer Reinforcement Learning|Neural Netwolk|Motion Correction

要約(日本語): 　本研究では,単純な行動を組み合わせることで複雑な振舞いを実現することが可能な階層型強化学習を用いて,二足歩行ロボットに各々の状況で最適な振舞いを行わせるための自律行動アルゴリズムの構築を行うことを目的とする。また,二足歩行ロボットの歩行モーションを遺伝的アルゴリズムを用いて最適化するとともに, ニューラルネットワークを用いて歩行モーションをリアルタイムに補正する。実機実験の結果,二足歩行ロボットの行動選択ルールの構築に階層型強化学習が有効であることが明らかとなった。

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