NGnetを用いた強化学習によるロボットの歩容動作獲得

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC10010

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): A Study on Walk Movement Acquisition by Reinforcement Learning Using NGnet

著者名: 永瀬 孝洋(松江工業高等専門学校),堀内 匡(松江工業高等専門学校)

著者名(英語): Nagase Takahiro(Matsue College of Technology),Horiuchi Tadashi(Matsue College of Technology)

キーワード: 強化学習|ＮＧｎｅｔ|連続値入出力|ＬＥＧＯ　Ｍｉｎｄｓｔｏｒｍｓ|歩容動作獲得

要約(日本語): 本研究では，実機ロボットとしてLEGO Mindstorms NXTを用いて尺取虫型のロボットを組み立て，効率良く前進するための歩容動作を強化学習により獲得することを実現する．連続値の入出力を扱う問題であるため，NGnet（正規化ガウス関数ネットワーク）を用いた強化学習の適用について検討し，実機実験を通してその有効性を明らかにする．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 878 Kバイト