ロボットの群れの挙動形成のための進化・学習アプローチ

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT18077

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2018/04/14

タイトル(英語): Evolution and Learning for Behavior Generation of Robotic Swarms

著者名: 保田 俊行(富山大学)

著者名(英語): Toshiyuki Yasuda(University of Toyama)

キーワード: スワームロボティクス|群れ行動|進化ロボティクス|強化学習|Swarm robotics|Swarm behavior|Evolutionary robotics|Reinforcement learning

要約(日本語): スワームロボティクスは，生物の集団で観察される群知能のマルチロボットシステムへの応用に関する研究領域である．ここでは，比較的単純な多数の自律ロボットと環境間の局所的な相互作用を通した群れ行動の創発を目指ざしている．本発表では，ロボティックスワームの自動的な群れ行動生成手法として，進化ロボティクスアプローチおよび強化学習を用いた手法について言及する．

要約(英語): Swarm Robotics Systems are a kind of multi-robot systems consisting of many homogeneous autonomous robots without a global controller. A swarm of robots is expected to perform a task that is beyond the capabilities of a single robot, and intrinsically be robust, flexible and scalable. This paper introduces some examples of cooperative behavior generation methods based on evolutionary robotics and reinforcement learning approaches.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 952 Kバイト