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J-GLOBAL ID：202102276450669786   整理番号：21A3049751

深層強化学習を用いた屋内移動ロボットの経路探索アルゴリズムの評価

Evaluation of a Path Finding Algorithm for Mobile Robots using Deep Reinforcement Learning

著者 (4件)： 杉本大志 (愛媛大学) ,  内田龍之介 (株式会社東北村田製作所) ,  倉重健太郎 (室蘭工業大学) ,  都築伸二 (愛媛大学)
資料名： 産業応用工学会論文誌(Web)  (Japanese Journal of the Institute of Industrial Applications Engineers (Web))
巻： 9  号： 2  ページ： 118-124(J-STAGE)  発行年： 2021年 
JST資料番号： U0962A  ISSN： 2187-5146  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 出生率が低下し,人口が急激に高齢化している日本では,高齢者を支援するための医療および介護の人材が大きく不足している。これらの環境下で,ロボットを用いた様々な見守りシステムが提案されている。本研究では,ロボットに対する経路計画法,および種々の環境情報を考慮した経路を見守りロボットに与えることができる深層強化学習に焦点をあてた。本論文では,目的地が移動している環境においてマップを画像として認識するために,画像認識に有効な畳込みニューラルネットワークおよび3種類の深層強化学習アルゴリズムを用いた経路探索を行い,それぞれの経路探索手法をシミュレーションで評価する。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *強化学習 ,  機械学習 ,  *移動ロボット ,  *経路探索 ,  計算機アルゴリズム ,  ニューラルネットワーク ,  評価 ,  計算機シミュレーション ,  福祉ロボット ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  *深層強化学習 ,  計算機利用 ,  利用 ,  ロボット

著者キーワード (8件)： 強化学習 ,  Deep Q-Network ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  経路計画 ,  Reinforcement Learning ,  Deep Q-Network ,  Convolutional Neural Network ,  Path Planning

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

引用文献 (20件)：

• (1) D. Jack : “The Issue of Japan’s Aging Population”, Law School International Immersion Program Papers,Vol. 8,pp. 1-16,2016
• (2) A. Lachtar, T. Val, and A. Kachouri : “Elderly monitoring system in a smart city environment using LoRa and MQTT”, IET Wireless Sensor Systems, Vol. 10, No. 2, pp. 70-77, 2019
• (3) F. Wu, T. Wu, and M. Yuce : “An Internet-of-Things (IoT) Network System for Connected Safety and Health Monitoring Applications”, Sensors,Vol. 19,No. 1,p. 21,2019
• (4) T. Sumiya and M. Sugyaya : “Elderly-Care Robot with Home Mobile Robot”, IPSJ SIG Notes,Vol. 2014-SE-184,No. 5,pp. 1-7,2014
• (5) M. SUGIMOTO, R. UCHIDA, S. TSUZUKI, M. HIRANO, T. YOSHIOKA, and S. NONAKA : “An Experimental Study for Algorithm of Finding for Resident-Tracking Robot System”, In Proceedings of 2020 International Symposium on Community-centric Systems,pp. 1-4,2020

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層強化学習 ,  屋内 ,  ロボット ,  経路探索 ,  アルゴリズム ,  評価