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J-GLOBAL ID：201802274871054142   整理番号：18A0408439

深いQネットワークとトポロジーマップに基づく学習を用いた自律ロボットナビゲーションシステム【Powered by NICT】

Autonomous robot navigation system with learning based on deep Q-network and topological maps

著者 (3件)： Kato Yuki (Meiji University, Graduate School of Advanced Mathematical Sciences, Network Design Program, Japan) ,  Kamiyama Koji (Meiji University, Graduate School of Advanced Mathematical Sciences, Network Design Program, Japan) ,  Morioka Kazuyuki (Meiji University, Graduate School of Advanced Mathematical Sciences, Network Design Program, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SII  ページ： 1040-1046  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： トポロジーマップに基づく深強化学習と全地球的航法に基づく局所ナビゲーションを統合した自律移動ロボットナビゲーションシステムを提案した。特に,提案したシステムは多くの人で混雑した環境における人間の交通を有する適応ロボットナビゲーションを達成することを目的とする。このような環境における動的障害物を適応させるための能力を得るために,実世界を模擬したシミュレータは学習に必要である。混雑した環境におけるロボットナビゲーションの学習に適したシミュレータを開発した。このシミュレータは二次元形状のシミュレーションに特化したであり,既存のシミュレータよりも短時間で学習を達成することができた。DDQNに基づく学習システムは,歩行者を避けるによる局所ナビゲーションのために設計した。いくつかのシミュレーションと実験により,提案したナビゲーションシステムの有効性を示すために実施した。シミュレーション結果は,このシステムが動的障害物を回避による局所目的地へ進む能力を学んだことを示しまた,システムを実際のロボットシステムに適用し,実世界におけるナビゲーションを実証した。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： シミュレータ ,  地球 ,  *ネットワーク ,  シミュレーション ,  歩行者 ,  二次元 ,  *自律ロボット ,  強化学習
準シソーラス用語： ロボットシステム ,  目的地 ,  学習支援システム ,  自律移動ロボット , 【Automatic Indexing@JST】

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 (5件)： トポロジー ,  マップ ,  学習 ,  自律ロボット ,  ナビゲーションシステム