深層学習による自律移動ロボットの追従行動の構築

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC5-2

グループ名: 【C】平成29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: 2017/09/06

タイトル(英語): Development of Following Action for a Wheel Mobile Robot using Deep Learning

著者名: 藤岡 幹(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): Motoki Fujioka|Shougo 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|深層学習|Autonomous Mobile Robot|Malti-Agent System|Following Action|Deep 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。しかし，人の手で作成した行動ルールで自律移動ロボットに追従行動を行わせる場合，追従対象を見失ってしまうと追従行動が停止してしまうという問題がある。そこで，本稿では深層学習を用いて追従行動を構築する手法を提案する。人の手で作成した行動ルールでロボットを行動させて収集した訓練データに加え，追従対象を見失うような状況において人がロボットを操縦しながら収集した訓練データを用いて学習することで，追従対象を見失ってしまう状況においても，停止することなく追従行動を行えるようになると考えられる。検証実験の結果，深層学習を用いて追従行動を構築することで，追従対象を見失うような状況においても，停止することなく追従行動を行えることが明らかとなった。

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