分散深層強化学習による土砂整地作業自動化のための経路生成手法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC20010,MEC20003

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御/【D】産業応用部門 メカトロニクス制御合同研究会

発行日: 2020/09/01

タイトル(英語): A Path Generation Method for Automated Sediment Leveling by Using Distributed Deep Reinforcement Learning

著者名: 大坂 康裕(芝浦工業大学),小田島 直哉(芝浦工業大学),内村 裕(芝浦工業大学)

著者名(英語): Yasuhiro Osaka(Shibaura Institute of Technology),Naoya Odajima(Shibaura Institute of Technology),Yutaka Uchimura(Shibaura Institute of Technology)

キーワード: 人工知能|機械学習|深層強化学習|整地機械|Artificial Intelligence|Machine Learning|Deep Reinforcement Learning|Leveling Machine

要約(日本語): 土木工事における土砂の整地作業は，オペレータの経験に基づく熟練作業を要する。同作業の自動化を目指し，深層強化学習による学習ベースの経路生成の自律化を提案する。既往研究では離散的であった動作を連続的な動作とし，土砂挙動を再現するシミュレータによる強化学習を実装した。提案手法によって，熟練オペレータよりも良い結果が得られたと同時に，学習した条件とは異なる配置においても成績が向上し，汎化性能を獲得できていることを示した。

要約(英語): By applying deep reinforcement learning to a simulator that reproduces continuous sediment behavior, a method was proposed to generate a path for heavy equipment to level the sediment into the target area. As a result, more than 90% filling rate and generalization performance was achieved.

原稿種別: 日本語

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