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J-GLOBAL ID：201802266236640111   整理番号：18A0408476

ファジィQ学習を用いた六脚ロボットの障害物回避【Powered by NICT】

Obstacle avoidance of hexapod robots using fuzzy Q-learning

著者 (3件)： Hong Jun (Department of Control and Systems Engineering, School of Management and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210093, China) ,  Tang Kaiqiang (Department of Control and Systems Engineering, School of Management and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210093, China) ,  Chen Chunlin (Department of Control and Systems Engineering, School of Management and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210093, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SSCI  ページ： 1-6  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： 安全で自律的障害物回避は六脚ロボットのナビゲーション制御に重要な役割を果たしている。本論文では,ファジィ制御を用いた強化学習法を組み合わせた複雑な環境における六脚ロボットのための自律障害物回避を達成した。ファジィQ学習アルゴリズムを最初に提示したと6脚ロボットの特定の要件をに関するファジィQ学習アルゴリズムを用いて提案した障害物回避アプローチ。,提案した方法は,超音波センサは,未知の環境における障害物を検出する実際の六脚ロボットシステムのための実装し,障害物を回避するために最適政策を学習する。いくつかのグループの実験は,提案手法の性能を検証するために実施した。Copyright 2018 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： アルゴリズム ,  ファジィ制御 ,  安全性 ,  強化学習 ,  *ロボット ,  *障害物回避
準シソーラス用語： ロボットシステム ,  超音波センサ ,  自律性 ,  *ファジィQ学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  生体代行装置  (EL04000N)

タイトルに関連する用語 (3件)： ファジィQ学習 ,  ロボット ,  障害物回避