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J-GLOBAL ID：201902257978504891   整理番号：19A1923525

モデル予測経路積分制御と深層経路コスト予測器による高次元観測モデルベース強化学習

著者 (5件)： KWON Yuhwan (関西大 大学院) ,  鶴峯義久 (奈良先端科学技術大学院大) ,  本仲君子 (関西大) ,  三好誠司 (関西大) ,  松原崇充 (奈良先端科学技術大学院大)
資料名： 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会講演論文集(CD-ROM)  (日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会予稿集(CD-ROM))
巻： 2019  ページ： ROMBUNNO.2A2-C12  発行年： 2019年06月05日 
JST資料番号： L0318B  ISSN： 2424-3124  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,生画像のような高次元観測を状態とするモデルベース強化学習問題に対して,モデル予測経路積分制御と深層経路コスト予測器を用いたアプローチを提案し,人型ロボットを用いたシミュレーションおよび実機実験にて,手法の有効性を検証する.(著者抄録)

シソーラス用語： *予測制御 ,  *予測 ,  *深層 ,  *原価 ,  *強化学習 ,  *知能ロボット ,  *シミュレーション ,  *実験 ,  モデル予測制御 ,  モデル予測 ,  実機実験 ,  ヒューマノイドロボット
準シソーラス用語： コスト ,  人型ロボット

分類 (2件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  ロボット工学一般  (IC04011S)

タイトルに関連する用語 (8件)： モデル予測 ,  経路積分 ,  深層 ,  経路 ,  予測器 ,  高次元 ,  観測モデル ,  強化学習