文献

J-GLOBAL ID：201002281838726994   整理番号：10A0356060

半教師ありニューラルネットワークによる場所細胞の獲得とロボットの自律移動制御

著者 (4件)： 本田雄太郎 (東京工大 大学院総合理工学研究科) ,  KAWEWONG Aram (東京工大 大学院総合理工学研究科) ,  坪山学 (東京工大 大学院総合理工学研究科) ,  長谷川修 (東京工大 像情報工学研究施設)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D  (IEICE Transactions on Information and Systems (Japanese Edition))
巻： J93-D  号： 4  ページ： 469-485  発行年： 2010年04月01日 
JST資料番号： S0757C  ISSN： 1880-4535  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： ラットの海馬には自身が特定の場所に居るときにだけ選択的に反応する細胞が存在することが知られており,場所細胞と呼ばれている。近年この場所細胞を工学的に実装して自律移動ロボットに利用する研究が行われている。本論文においても,半教師あり学習が可能なニューラルネットワーク,ssSOINNを用いて環境から場所細胞を獲得し,ロボットの自律移動を実現する手法を提案する。提案手法は学習に適切な場所細胞の個数や環境の大きさを事前に与える必要がないことや,人工的なランドマークを用いない,目的地が変更されても再学習の必要がない,同じ知覚入力を得る場所が複数あってもそれらを混同しにくいなど,従来手法の問題点の多くを解決している。また人間が与える少数の教示から場所に対応する名前を学習することで,人間との簡単な言語インタラクションが可能となることも示す。ssSOINNを使ったことで,与えられる教示の種類が事前に分からなくても学習ができ,後からの追加学習も可能となる。加えて反復深化法を用いて自律的な環境の探索も行う。シミュレーションと実機の両方で実験を行い提案手法の有効性を確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： *移動ロボット ,  *知能ロボット ,  ニューラルネットワーク ,  *学習 ,  *ニューロン ,  利用者 ,  コミュニケーション ,  教示 ,  位置決め ,  地図作成 ,  *自律ロボット
準シソーラス用語： *自律移動ロボット ,  *半教師あり学習 ,  *場所細胞 ,  追加学習

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

引用文献 (22件)：

• J. M. Saez, F. Escolano, and A. Penalver,“First steps towards stereo-based 6dof slam for the visually impaired,” Computer Vision and Pattern Recognition Workshop, vol.0, p. 23, 2005.
• C. Stachniss and W. Burgard,“Mobile robot mapping and localization in non-static environments,” Proc. AAAI Natl. Conf. Artificial Intelligence, pp. 1324-1329, 2005.
• 友納正裕, “ユークリッド変換に不変な特徴量を用いた二次元大域スキャンマッチング方式,”日本ロボット学会誌, vol.25, no.3, pp. 66-77, 2006.
• J. Weingarten and R. Siegwart,“Ekf-based 3d slam for structured environment reconstruction,” 2005 IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems (IROS 2005), pp. 3834-3839, 2005.
• M. Montemerlo, S. Thrun, D. Koller, and B. Wegbreit,“Fastslam: A factored solution to the simultaneous localization and mapping problem,” Proc. AAAI Natl. Conf. Artificial Intelligence, pp. 593-598, 2002.

タイトルに関連する用語 (7件)： 教師 ,  ニューラルネットワーク ,  場所細胞 ,  獲得 ,  ロボット ,  自律 ,  移動制御