NGnetを用いた強化学習による歩容ロボットの前進行動獲得

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS6-9

グループ名: 【C】平成23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: 2011/09/07

タイトル(英語): Behavior Acquisition of Gating Robot by Reinforcement Learning using NGnet

著者名: 石原 弘二(松江工業高等専門学校),永瀬 孝洋(松江工業高等専門学校),堀内 匡(松江工業高等専門学校)

著者名(英語): Koji Ishihara(Matsue College of Technology),Takahiro Nagase(Matsue College of Technology),Tadashi Horiuchi(Matsue College of Technology)

キーワード: 強化学習|NGnet|歩容ロボット|LEGO Mindstorms|行動獲得|Reinforcement Learning|NGnet|Gating Robot|LEGO Mindstorms|Behavior Acquisition

要約(日本語): 本研究では，実機ロボットとして駆動モータ3つの歩容ロボットをLEGO Mindstorms NXTにより組み立て，効率良く前進するための歩容行動を強化学習により獲得することを実現する．連続値の入出力を扱う問題であるため，NGnet（正規化ガウス関数ネットワーク）を用いた強化学習を適用し，実機実験を通してその有効性を明らかにする．

PDFファイルサイズ: 3,392 Kバイト