NGnetを用いた強化学習による歩容ロボットの行動獲得

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC11152

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2011/03/09

タイトル(英語): Behavior Acquisition of Gating Robot by Reinforcement Learning using NGnet

著者名: 石原 弘二(松江工業高等専門学校),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): Ishihara Kouji(Matsue College of Technology),Nagase Takahiro(Matsue College of Technology),Horiuchi Tadashi(Matsue College of Technology)

要約(日本語): 本研究では，実機ロボットとして駆動モータ3つの歩容ロボットをLEGO Mindstorms NXTにより組み立て，効率良く前進するための歩容行動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）を用いた強化学習を適用し，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: 1,770 Kバイト