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J-GLOBAL ID：201702288210286246   整理番号：17A1277271

近似Q学習に基づく自律車線保持【Powered by NICT】

Autonomous lane keeping based on approximate Q-learning

著者 (3件)： Lee Jonggu (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Seoul National University, Seoul, 08826, Korea) ,  Kim Taewan (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Seoul National University, Seoul, 08826, Korea) ,  Kim H. Jin (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Seoul National University, Seoul, 08826, Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： URAI  ページ： 402-405  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 障害物回避は,自律ロボットにおける最も重要な問題の一つである。本論文では,強化学習を用いた衝突回避システムを提案する。手作り特徴を用いて,Q値を近似した。オフライン学習を用いて,一般的な衝突回避システムを開発し,未知環境へのこのシステムを用いた。シミュレーション結果は,エージェントは全く回廊の形状を知らない場合でも強化学習を用いた移動ロボットエージェントは回廊を探索できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 障害物回避 ,  移動ロボット ,  Q値 ,  *近似法 ,  シミュレーション ,  自律ロボット ,  *学習 ,  エージェント ,  強化学習 ,  廊下 ,  衝突防止装置
準シソーラス用語： 未知環境 ,  オフライン ,  *自律性 ,  *Q学習 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 近似 ,  Q学習 ,  自律 ,  車線