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J-GLOBAL ID：201402229676501915   整理番号：14A0461097

ロボット工学における強化学習:ひとつの調査

Reinforcement learning in robotics: A survey

著者 (5件)： KOBER Jens (Bielefeld Univ., Bielefeld, DEU) ,  KOBER Jens (Honda Res. Inst. Europe, Offenbach/Main, DEU) ,  BAGNELL J.Andrew (Carnegie Mellon Univ., PA, USA) ,  PETERS Jan (Max Planck Inst. Intelligent Systems, Tuebingen, DEU) ,  PETERS Jan (Technische Univ. Darmstadt, Darmstadt, DEU)
資料名： International Journal of Robotics Research  (International Journal of Robotics Research)
巻： 32  号： 11  ページ： 1238-1274  発行年： 2013年09月 
JST資料番号： W2140A  ISSN： 0278-3649  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ロボット制御における強化学習の可能性や課題に関しておこなった広範な調査について報告した。強化学習は,実現困難だが洗練されたロボット動作を設計するためのフレームワークやツールを提供してくれる。物理学と数学との連携には各学問分野間の協業が必要であり,本稿では,ロボットの行動生成のための強化学習に関する研究を調査することによって2つの研究分野の連携を強化することを企図した。ロボットの強化学習に関する重要な課題と注目すべき成功例に焦点をあて,アルゴリズムや表現,事前知識の役割について調査した。特に,モデルベース手法とモデルフリー手法,および評価関数ベース手法とポリシー探索手法との選択について検討した。一連の調査を通して得られたロボット強化学習に関する未解決問題や実質的課題についての検討結果を提示した。

シソーラス用語： *強化学習 ,  *学習制御 ,  モデルベース制御 ,  評価関数 ,  ロボット ,  調査
準シソーラス用語： ロボット制御 ,  技術調査

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)： ロボット工学 ,  強化学習 ,  調査