画像入力の状態推定器による強化学習システム

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-090

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): Reinforcement Learning system with state estimation from image inputs

著者名: 高橋慶一郎（新居浜工業高等専門学校）,田中大介（新居浜工業高等専門学校）

著者名(英語): Keiichiro Takahashi (National Institute of Technology, Niihama College),Daisuke Tanaka (National Institute of Technology, Niihama College)

キーワード: 強化学習|機械学習|状態推定|Reinforcement Learning|Machine Learning|State estimation

要約(日本語): ロボットをあらゆる状況に合わせて最適に動作させるには、強化学習の搭載が有効である。強化学習の適用には、対象システムの状態を把握する必要がある。しかし、例えば経年劣化によりセンサの精度が悪化した場合、センサが破損した場合は状態の認識が困難になりうる。しかし、撮影したロボットの画像から直接状態を推定することができれば、ロボットに取り付けられたセンサによる情報が利用できない状況でも強化学習を行うことができる。本研究では、画像から直接状態を推定する機能を強化学習アルゴリズムに取り入れた強化学習システムを提案し、シ

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 424 Kバイト