CPGと強化学習を用いた四脚ロボットの複数タスクの獲得

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC3-3

グループ名: 【C】平成27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: 2015/08/27

タイトル(英語): Behavior Acquisition of Four-Legged Robot by CPG and Reinforcement Learning in Multi-task Environment

著者名: 岸本 良一(松江工業高等専門学校),石倉 裕貴(奈良先端科学技術大学院大学),堀内 匡(松江工業高等専門学校)

著者名(英語): Ryoichi Kishimoto(National Institute of Technology,Matsue College),Yuki Ishikura(Nara Institute of Science and Technology),Tadashi Horiuchi(National Institute of Technology,Matsue College)

キーワード: 四脚ロボット|CPG|強化学習|複数タスク|Four-Legged Robot|CPG|Reinforcement Learning|Multi-task

要約(日本語): 　本研究では，四脚ロボットを対象として，CPG（中枢パターン生成器）と強化学習を組み合わせた手法により，マルチタスク環境における行動獲得を実現する．マルチタスクとして，目標到達行動を学習するタスクと障害物回避行動を学習するタスクの二つを考える．また，各タスクモジュールの出力を統合して最終的な行動を決定する上位学習モジュールを導入する．これにより，障害物を回避しながら目標に到達する行動の獲得を実現する．具体的には，ODE(Open Dynamics Engine)を用いて，四脚ロボットのシミュレーション環境を構築し，シミュレーション実験を通して，本手法による行動学習の有効性を検証する．また，実機実験を通して，実機の四脚ロボットによる複数タスク行動の獲得を目指す．

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