強化学習法による自律移動ロボットの荷物運搬行動の獲得

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-056

グループ名: 【全国大会】平成12年電気学会全国大会論文集

発行日: 2000/03/21

タイトル(英語): Behavior Acquisition of a Garbage Collecting Robot Using Reinforcement Learning

著者名: 階上 保(千葉大学),小圷 成一(千葉大学),平田 廣則(千葉大学)

著者名(英語): Tamotsu Hashikami(Chiba University),Seiichi Koakutsu(Chiba University),Hironori Hirata(Chiba University)

キーワード: 強化学習|行動獲得|自律移動ロボット

要約(日本語): 　環境との相互作用を通して得られる報酬のみを手掛かりに、適切な入出力関係を構築する手法として強化学習がある。本研究では自律移動ロボットKheperaを用い、物体を発見し、それを掴み、壁の外へ運び出す作業をタスクとして設定し，強化学習法により行動を獲得させる。実験ではまず計算機シミュレーションを用いて学習を行い，次に実機を用いた実環境で獲得された行動の適切さを確認する。簡単なタスクから徐々に難しいタスクへ学習させることにより，適切な行動ルールが得られることを示す。このとき計算機シミュレーション環境と実環境を効果的に結びつけることにより，ロボットが効率的に学習できることを示す。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 358 Kバイト