強化学習を用いた六脚ロボットの前進行動獲得

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-071

グループ名: 【全国大会】平成24年電気学会全国大会論文集

発行日: 2012/03/05

タイトル(英語): Behavior Acquisition of Six-Legged Robot by Reinforcement Learning

著者名: 大村佑貴 (松江工業高等専門学校),石原 弘二(松江工業高等専門学校),堀内 匡(松江工業高等専門学校)

著者名(英語): Yuki Omura(Matsue College of Technology),Koji Ishihara(Matsue College of Technology),Tadashi Horiuchi(Matsue College of Technology)

キーワード: 強化学習|六脚ロボット|行動獲得|Q学習|モンテカルロ法

要約(日本語): 強化学習の研究では，計算機上でのシミュレーション実験が多く，実機実験が少ない．その中で我々は，実機ロボットを対象とした強化学習に関する研究を進めている．これまでに，LEGO Mindstorms NXTを用いて組み立てた尺取虫型ロボットおよび歩容ロボットに強化学習を適用し，前進行動が獲得できることを示した．本研究では，より複雑な六脚ロボットをROBOTIS社のBioloidで組み立て，強化学習を適用することで効率良く前進するための行動をロボット自身で獲得することを実現する．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,542 Kバイト