連続状態空間に対応した学習オートマトンによる人型ロボットのモーション教示方法

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC16-1

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): A Method of Teaching Motion for the Humanoid Robot using Learning Automaton Corresponding to Continuous State Spaces

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),Youichi Yamazaki(Kanto Gakuin University),Makoto Motoki(Kanto Gakuin University)

キーワード: 学習オートマトン|モーション教示|連続状態空間|RBFネットワーク|Learning Automaton|Teaching Motion|Continuous State Spaces|RBF

要約(日本語): 本研究では，人とロボットの関節や自由度の違いを考慮し，単眼カメラで取得した人の動作を学習オートマトンチームモデルを用いてロボットに模倣させることを目的とする。また，RBFネットワークを用いて行動価値観数を近似し，状態を連続空間で表現することで，状態数の抑制，及び学習回数を削減する手法を提案する。検証実験の結果，学習回数を減少させつつ人の動作をロボットに模倣させることに成功した。

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