{"product_id":"ieej-ct11os06009","title":"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","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003eOS6-9\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【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\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2011\/09\/07\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eBehavior Acquisition of Gating Robot by Reinforcement Learning using NGnet\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e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)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eKoji Ishihara(Matsue College of Technology),Takahiro Nagase(Matsue College of Technology),Tadashi Horiuchi(Matsue College of Technology)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e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\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e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．\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e3,392 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 4","offer_id":46406458343663,"sku":"IEEJ-CT11OS06009-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_9657e8d1-fd1c-454a-87f1-a119845bfa00.png?v=1745139252","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-ct11os06009","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}