方策勾配actor-critic法によるロボットの行動獲得

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-042

グループ名: 【全国大会】平成22年電気学会全国大会論文集

発行日: 2010/03/05

タイトル(英語): Acquiring of walking behavior for robots using actor-critic method based on policy gradient

著者名: 井上 亮(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): Ryo Inoue(Hokkaido University),Kota Watanabe(Hokkaido University),Hajime Igarashi(Hokkaido University)

キーワード: 強化学習

要約(日本語): 多関節を持つロボットでは，多入出力の運動制御を行うため，制御則が複雑になり，決定が難しい．そこで，我々は自律的に動作を学習できる強化学習に注目した．強化学習とは報酬と呼ばれる指令値を手がかりに試行錯誤的に学習を行う手法である．我々は強化学習の手法の一つである方策勾配actor-critic法とBスプライン曲線を組み合わせた手法を提案し，この手法を用いて3リンク2関節の虫型ロボットの前進運動獲得に成功した．本研究では，より複雑な4脚型ロボットによる前進運動の獲得を試みる．これにより，方策勾配actor-critic法とBスプライン曲線を組み合わせた手法の有用性を確認する．その結果，4脚型ロボットの前進歩行運動の獲得に成功した．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 926 Kバイト