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J-GLOBAL ID：202402279779339511   整理番号：24A0364959

深層強化学習を用いたジャークを抑制した行動計画の提案

A Proposal For Jerk-Suppressed Action Planning Using Deep Reinforcement Learning

著者 (3件)： 島田航太 (明治大) ,  松田匠未 (明治大) ,  黒田洋司 (明治大)
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： 2021  ページ： ROMBUNNO.1A1-G12  発行年： 2021年 
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： 本研究では深層強化学習を用いて,人同士や人とロボットの相互作用を考慮しながらジャークを抑制した行動計画を提案する.ロボットの行動計画は動的環境で学習し,動的障害物の制御はORCAで行った.(著者抄録)

シソーラス用語： 移動ロボット ,  自律ロボット ,  *行動計画 ,  強化学習 ,  機械学習 ,  障害物回避 ,  経路探索 ,  動作 ,  *自律移動ロボット ,  *深層強化学習 ,  動作計画
準シソーラス用語： 配達ロボット ,  経路計画

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層強化学習 ,  行動計画 ,  提案