自律型ロボットの行動知識獲得手法の性能比較

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS1-15

グループ名: 【C】平成24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: 2012/09/05

タイトル(英語): Performance Comparison of Behavioral Knowledge Acquisition Methods for Autonomous Robots

著者名: 三田 慎一(大阪工業大学),沼田 健太(大阪工業大学),重弘 裕二(大阪工業大学),増田 達也(大阪工業大学)

著者名(英語): Shinnichi Mita(Osaka Institute of Technology),Kenta Numata(Osaka Institute of Technology),Yuji Shigehiro(Osaka Institute of Technology),tatsuya Masuda(Osaka Institute of Technology)

キーワード: 行動知識|クラシファイアシステム|有限オートマトン|強化学習|行動知識獲得問題性能比較|Behavioral Knowledge|Classifier System|Finite Automaton|Reinforcement Learning|Behavioral Knowledge Acquisition ProblemPerformance Comparison

要約(日本語): 　最近、自律型ロボットの行動知識を試行錯誤的な学習によって、ロボット自身に自動獲得させる研究が盛んに行われるようになってきている。本稿では、自律型ロボットの行動知識獲得手法として代表的な３つの方法、①クラシファイアシステムを用いる方法、②有限オートマトンを用いる方法、③強化学習を用いる方法を取り上げて、これらの手法の性能を比較する。実験は、複数のロボットが協調しなければ達成できない(１)扉付迷路巡回問題、(２)得点パネル巡回問題、および単独のロボットで達成可能な(３)障害物回避問題にこれらの手法をそれぞれ適用して行った。その結果、有限オートマトンを用いる方法がいずれの問題に対してもロボットが目的を達成することができるコンパクトで、汎化性のある行動知識を獲得しており、３つの手法の中で最も優れていることを明らかにしている。

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