{"product_id":"ieej-zt083041","title":"RPMを用いた自動車の駐車行動に関する基礎研究","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-041\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成20年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2008\/03\/19\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eA Basic Study on Automatic Parking Using RPM\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e五十嵐 一(北海道大学),渡辺 浩太(北海道大学),中村 洋人(北海道大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eHajime Igarashi(Hokkaido University),Kota Watanabe(Hokkaido University),Hiroto Nakamura(Hokkaido University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e強化学習|駐車行動\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e自動車は従来の制御理論を用いて制御するのは困難である．これに対し，強化学習は学習主体が報酬という値をたよりに，試行錯誤を通じて制御則を学習していく枠組みを持つ．そこで本研究では自動車が所定のスペースへ駐車するという行動の獲得を，強化学習を用いて行う．外部の環境をセンサによって知覚し，各状態における適切な操舵角を学習させるシミュレーションを行う．我々はこれまで，手法にProfit Sharingを用いていたが，自動車の初期位置変更後には駐車成功率が低下する事が判明している．この原因として，センサの値を用いて状態を構成しているために生じる状態の混同が考えられる．そこで本報告では，RPMが有効であると考え，その結果について報告する．\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\u003e976 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 1","offer_id":46397416505583,"sku":"IEEJ-ZT083041-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_6e025e39-4962-4ec8-b286-9d509a7f88b2.png?v=1744848338","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt083041","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}