強化学習による電気自動車の姿勢制御-第一報-

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-034

グループ名: 【全国大会】平成20年電気学会全国大会論文集

発行日: 2008/03/19

タイトル(英語): Stabile Control of Electric Vehicle Using Reinforcement Learning -The First Report-

著者名: 小武内 寛之(北海道大学),渡辺 浩太(北海道大学),五十嵐 一(北海道大学)

著者名(英語): Hiroyuki Kotakeuchi(Hokkaido University),Kota Watanabe(Hokkaido University),Hajime Igarashi(Hokkaido University)

キーワード: 強化学習|INGnet|電気自動車

要約(日本語): 電気自動車は、モータを用いるためトルク応答に優れ、ホイール内にモータを配して各輪独立の駆動力を実現できるなどの利点がある。そのため、内燃機関自動車よりも姿勢制御に有効とされ、様々な研究が行われている。強化学習は、環境との相互作用により学習を進めるため、固定された制御則だけではなく、動的に変化する環境に対応した制御則を獲得することができる。電気自動車に強化学習を適用することで、走行中に直面した未知の路面下でも、学習により安定した走行を実現できると考えられる。本研究では、INGnet(Incremental Normalized Gaussian network)を用いた強化学習により、電気自動車の姿勢制御を行う。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,612 Kバイト