抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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自律システムはいくつかの環境に位置するシステムであり,自律的意思決定の可能性がある。環境はした設計時での既知の正確にではなく,自律システムは,実行時に対処しなければならないことを予測不可能事象の完全なであるかもしれない。がもたらす解決すべき二つの大きな問題。一つは環境の不確実性は,自律システムをした設計時であることをすべての挙動をモデル化するために困難にしていることである。第二の問題は,特に安全最優先システムに関しては,安全要件を維持システムの適応にもかかわらず基本的であることである。実行時に保証課題のいくつかをシフトすることによりそのような問題を検討した。機械学習技法を用いたエージェントベースアルゴリズムと意思決定の一部を委託する方法を提案した。決定自律システムの安全-臨界要件に違反しないことを実行時に,学ぶことができるように,ここではまた,意思決定過程へのフィードバックを送ることにより監視した。システムの不変性の保存および/または破れを実行時にチェックするための意思決定と予測監視のための強化学習を用いてこの手法を実施する予定である。ソフトウェアミドルウェアと小型化車両と実媒体としてROSを用いたハードウエアとしてそれを検証する予定である。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
