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J-GLOBAL ID：202402291219194730   整理番号：24A1401428

直交ランダム特徴量を用いた予測状態表現に基づく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： 41st  ページ： ROMBUNNO.1I1-02  発行年： 2023年 
JST資料番号： L4867A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 歩行者が行き交う動的な環境での自律移動は,人間の周囲でサービスを行うロボットシステムの実現に向けて重要な課題である.我々はこれまでに,行動による環境の変化を学習できる予測状態表現に基づいた深層強化学習ベースの移動ロボットナビゲーション手法に取り組んできた.本研究では,予測状態表現モデルの性能を向上することが報告されている直交ランダム特徴量を導入し,ベンチマークデータセットとシミュレーション環境での予測性能及び,タスクの成功率を比較することでその有効性を検証する.(著者抄録)

シソーラス用語： 情報 ,  *特徴抽出 ,  予測制御 ,  *航法 ,  移動ロボット ,  歩行者 ,  自律ロボット ,  *強化学習 ,  *移動ロボットナビゲーション ,  自律移動ロボット ,  *深層強化学習 ,  特徴量

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

引用文献 (13件)：

• 松本耕平,河村晃宏,安琪,倉爪亮,“予測状態表現に基づく深層強化学習を用いた動的環境下における移動ロボットナビゲーション”,第38回日本ロボット学会学術講演会,pp. 3A3-04, 2020.
• 松本耕平,河村晃宏,安琪,倉爪亮,“予測状態表現に基づく歩行者行動予測を用いた深層強化学習による移動ロボットナビゲーション”,第39回日本ロボット学会学術講演会,pp. 3D1-06, 2021.
• 松本耕平,河村晃宏,安琪,倉爪亮,“グラフ畳み込み構造を持つ予測状態表現を用いた深層強化学習による移動ロボットナビゲーション”,第40回日本ロボット学会学術講演会,pp. 4G1-06, 2022.
• K. Matsumoto, A. Kawamura, Q. An, and R. Kurazume, “Mobile robot navigation using learning-based method based on predictive state representation in a dynamic environment,” in Proceedings of the IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII), pp. 499-504, 2022.
• K. Choromanski, C. Downey, and B. Boots, “Initialization matters: Orthogonal predictive state recurrent neural networks,” in Proceedings of the International Conference on Learning Representations (ICLR), 2018.

タイトルに関連する用語 (4件)： 特徴量 ,  予測 ,  表現 ,  移動ロボットナビゲーション