視覚センサを搭載した車輪型移動ロボットのための過去の経験を考慮した追従行動の構築

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC6-9

グループ名: 【C】平成28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: 2016/08/31

タイトル(英語): Construction of a Following Action Using Experience for a Wheel Mobile Robot with a Visual Sensor

著者名: 吉田 海鈴(関東学院大学),原 翔悟(関東学院大学),元木 誠(関東学院大学)

著者名(英語): Misuzu Yoshida|Syogo Hara|makoto Motoki

キーワード: 自律移動ロボット|マルチエージェントシステム|追従行動|機械学習|Autonomous Mobile Robot|Malti-Agent System|Following Action|Machine Learning

要約(日本語): 近年、様々な分野で自律移動ロボットを使用したマルチエージェントシステムが注目されている。そのマルチエージェントシステムの応用例の一つとして追従動作がある。追従動作を行うことで、例えば、看護士の後方を複数の車椅子が患者を乗せて自律走行し、看護士の負担を軽減できると考えられる。しかし、自律移動ロボットが追従を行う際、追従していた人やロボットを見失ってしまったり、過去に経験したことがない状況に遭遇すると追従行動が停止してしまうという問題がある。そこで、本研究ではQ学習を用いて追従行動を学習する際に、Q値をRBFネットワークで近似することで、未知の状況に遭遇した場合でも過去に経験した状態からQ値を推定できるようにする。

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