深層強化学習における移動ロボットの注視領域の可視化手法に関する検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST20046,CT20112

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム/【C】電子・情報・システム部門 制御合同研究会

発行日: 2020/12/13

タイトル(英語): A Study on Visual Explanations for Robot Camera Images in Deep Reinforcement Learning

著者名: 福田 隼也(広島大学),綿貫 零真(奈良先端科学技術大学院大学),堀内 匡(松江工業高等専門学校)

著者名(英語): Shunya Fukuda(Hiroshima University),Ryoma Watanuki(Nara Institute of Science and Technology),Tadashi Horiuchi(National Institute of Technology, Matsue College)

要約(日本語): Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) は深層学習における注視領域の代表的な可視化手法の一つである．Grad-CAMは，畳み込みニューラルネットワークによる画像分類タスクに適用され，有効性が示されている．一方，我々は，深層強化学習を用いた移動ロボットの行動獲得に関する研究を進めている．そこで，本研究では，深層強化学習を用いた移動ロボットの行動学習にGrad-CAMを適用する方法を検討し，ロボットの注視領域を人間に提示することを実現する．_x000D_

要約(英語): Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) was proposed for producing visual explanations for decision from Convolutional Neural Network, making them more transparent. We have realized that mobile robot acquired behaviors such as avoiding the walls and obstacles by Deep Reinforcement Learning. In this research, we apply Grad-CAM to Deep Reinforcement Learning in order to show the important regions in the camera image of mobile robot for selecting the action.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,834 Kバイト