{"product_id":"ieej-iic11152","title":"NGnetを用いた強化学習による歩容ロボットの行動獲得","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e研究会(論文単位)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003eIIC11152\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【D】産業応用部門 産業計測制御研究会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2011\/03\/09\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eBehavior Acquisition of Gating Robot by Reinforcement Learning using NGnet\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e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)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eIshihara Kouji(Matsue College of Technology),Nagase Takahiro(Matsue College of Technology),Horiuchi Tadashi(Matsue College of Technology)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e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．\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e1,770 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格330円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 6","offer_id":46362575405295,"sku":"IEEJ-IIC11152-PDF","price":330.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_64d70901-2103-4cd6-b1ab-914bf6dc1adc.png?v=1743630499","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-iic11152","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}