価値反復による強化学習を用いた多脚ロボットの前進行動獲得

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS1-20

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): Behavior Acquisition of Multi-Legged Robot by Reinforcement Learning using Value Iteration

著者名: 石倉 裕貴(松江工業高等専門学校),石原 弘二(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): Yuki Ishikura(Matsue College of Technology),Koji Ishihara(Matsue College of Technology),Tadashi Horiuchi(Matsue College of Technology)

キーワード: 強化学習|多脚ロボット|行動獲得|価値反復|Reinforcement Learning|Multi-Legged Robot|Behavior Acquisition|Value Iteration

要約(日本語): 　本研究では，ROBOTIS社のBioloidで組み立てた多脚ロボットを対象として，強化学習により，前進行動をロボット自身が獲得することを実現する．その際，高性能のサーボモータで構成した多脚ロボットを対象とした場合，報酬は確率的であるが状態遷移が決定的となることに着目する．実機実験を通して，モデルベース強化学習の一つである価値反復によって，多脚ロボットが前進行動を効率的に獲得できることを明らかにする．

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