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J-GLOBAL ID：201702232054659538   整理番号：17A0329941

強化学習を用いたガイドロボットの社会を意識した挙動の生成【Powered by NICT】

Generation of a socially aware behavior of a guide robot using reinforcement learning

著者 (2件)： Dewantara Bima Sena Bayu (Department of Informatics and Computer Engineering, Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya, Indonesia) ,  Miura Jun (Department of Informatics and Computer Engineering, Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IES  ページ： 105-110  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,人間の社会的アスペクトを意識する社会的力フレームワークの下での案内ロボットの導波挙動の発生を提案した。このフレームワークは,様々な刺激に対応する社会的力パラメータを最適化するためにQ学習アルゴリズムにより支持された。我々は,6脚ロボットは,環境と直接相互作用することによりそれ自身で学習させることを意味している。はこのフレームワークと命名したQ学習に基づく社会力誘導モデル(QL SFGM)。しかし,Q学習フレームワークは困難で,時間がかかり,有害で実環境で学習実ロボットさせた。それ故,本研究では,両トレーニングと試験のための,V Rep,現実的なシミュレータを利用した。シミュレーションの結果は,平滑性,安全性,快適性を達成できるように,著者らの提案したフレームワークは,ガイドロボットの過活動行動を低下させるのに有効であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ロボット ,  平滑度 ,  最適化 ,  相互作用 ,  安全性 ,  アルゴリズム ,  *学習 ,  *強化学習 ,  快適性 ,  シミュレータ
準シソーラス用語： Q学習 ,  *ガイドロボット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 強化学習 ,  ガイドロボット ,  社会 ,  意識 ,  挙動