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J-GLOBAL ID：202402223344034945   整理番号：24A2519474

Generative Flow Networksを用いた動的環境における移動ロボットナビゲーション

著者 (2件)： 松本耕平 (九大) ,  倉爪亮 (九大)
資料名： 日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM)  (日本ロボット学会学術講演会(CD-ROM))
巻： 42nd  ページ： ROMBUNNO.1E3-03  発行年： 2024年 
JST資料番号： L4867A  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： 歩行者で混雑した環境での移動ロボットナビゲーション手法として,強化学習を用いた手法が盛んに研究されている.強化学習は最適な行動を学習できるが,行動の多様性を保つことは難しい.一方で,生成モデルの一種であるGenerative Flow Networksは報酬に比例して行動をサンプルでき,行動の多様性を保てる可能性がある.本研究ではGFlowNetsを用いた新たな学習ベースの移動ロボットナビゲーションを提案する.特に,異なる2種類のモデルアーキテクチャを提案し,歩行者による動的環境のシミュレーションによって評価する.(著者抄録)

シソーラス用語： 環境 ,  移動ロボット ,  *移動ロボットナビゲーション ,  歩行者 ,  強化学習 ,  学習 ,  多様性 ,  生成モデル ,  インセンティブ ,  ネットワーク ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： アーキテクチャ ,  *フローネットワーク ,  行動学習 ,  混雑環境 ,  *動的環境 ,  報酬

分類 (3件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 動的環境 ,  移動ロボットナビゲーション