多脚歩行ロボットの歩容生成のための神経振動子におけるパラメータ学習

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC10009

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2010/03/03

タイトル(英語): Parameter-learning of Neural Oscillator for the locomotion of a myriapod type robo

著者名: 高木 宏(東京都市大学),星 義克(東京都市大学),野原 勉(東京都市大学)

著者名(英語): Takagi Hiroshi(Tokyo City University),Hoshi Yoshikatsu(Tokyo City University),Nohara Ben T (Tokyo City University)

キーワード: 多脚歩行ロボット|中枢パターン生成器|神経振動子ネットワーク|強化学習|正規化ガウス関数ネットワーク|ＰＳＯ|Myriapod Type Robot|Central Pattern Generator|Neural Oscillator Network|Reinforcement Learning|Normalized Gaussian Network|Particle Swarm Optimization

要約(日本語): 　本研究では多脚歩行ロボットの歩容生成を目的とした神経振動子のパラメータ学習を提案する. 学習方法はNGnet(Normalized Gaussian Network)を用いてパラメータとその評価値で近似関数を作成し, 作成された関数から最適解探索手法の一つであるPSO(Particle Swarm Optimization)を用いて評価値が最も高くなる値を探索する.

要約(英語): In this study, the new method for parameter-learning of Neural Oscillator is proposed. The Neural Oscillator is applied to the locomotion of a myriapod type robot. This learning makes the approximation function of parameters using the NGnet and the optimum point is searched by PSO(Particle Swarm Optimization) from the obtained approximation function.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 5,113 Kバイト