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J-GLOBAL ID：201302253266270500   整理番号：13A1501707

サンプル軌道周辺でのモデルベース強化学習:双腕による協調運動課題への応用

著者 (2件)： 杉本徳和 (NICT 脳情報通信融合研究セ) ,  森本淳 (ATR脳情報研)
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： 31st  ページ： ROMBUNNO.2C1-03  発行年： 2013年09月04日 
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： 強化学習を多自由度ロボットへ実装する際,学習時間短縮のため低次元の特徴量を抽出することが一般的なアプローチであったが,無視されたダイナミクスの存在が性能に悪影響を与えかねない。本研究では,サンプル軌道周りで環境モデルの学習と,それを用いたオフラインシミュレーションによる方策更新を交互に繰り返す手法を提案する。そして実ヒューマノイドロボットを用いて,閉ループキネマティック拘束を持つダイナミクスを直接かつ高速に最適化できることを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *強化学習 ,  データベース ,  産業用ロボット ,  運動 ,  *環境モデル ,  学習 ,  *シミュレーション ,  知能ロボット ,  閉ループ系 ,  動力学 ,  最適化
準シソーラス用語： モデルベース ,  双腕ロボット ,  協調運動 ,  ヒューマノイドロボット ,  閉ループシステム ,  ダイナミクス

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

タイトルに関連する用語 (9件)： サンプル ,  軌道 ,  周辺 ,  モデルベース ,  強化学習 ,  腕 ,  協調 ,  運動課題 ,  応用