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J-GLOBAL ID：202002222705110874   整理番号：20A0704358

より良い観測を得るための能動知覚方策の学習

Active Vision Policy Learning for Better State Observation

著者 (4件)： 畠中渉 (リコー) ,  佐々木史紘 (リコー) ,  山科亮太 (リコー) ,  川口敦生 (リコー)
資料名： ロボティクスシンポジア予稿集  (ロボティクスシンポジア講演論文集)
巻： 25th  ページ： 101-106  発行年： 2020年03月15日 
JST資料番号： L1084B  ISSN： 1881-7300  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・ロボットが環境を能動的に探索・認識する機能を開発するために,ロボットに搭載される外界センサを操作する観測用エージェントを設定し,移動用エージェントの能動知覚方策を学習する手法を提案。
・移動用エージェントが学習した価値観数が,観測用エージェントの動きによってどの程度良くなったかを計算する手法と,それを基に観測用エージェントを更新するアルゴリズムを提示。
・シミュレーション環境としてMiniGrid-WorldのSimple及びLava crossing environmentを用いて,床/壁/溶岩/ゴールを識別する実験を実施。
・従来手法と比較した結果,エージェントの観測範囲が小さくなると学習精度が落ちるものの,提案手法は難易度の高い環境で大きな改善が見られることを確認。

シソーラス用語： *移動ロボット ,  *認識 ,  *学習 ,  エージェント ,  強化学習 ,  効率 ,  観測 ,  移動
準シソーラス用語： マルチエージェント ,  *環境認識 ,  探索効率 ,  *能動学習

分類 (1件)： ロボット工学一般  (IC04011S)

引用文献 (25件)：

• Danica Kragic, Henrik I Christensen, et al. Survey on visual servoing for manipulation. Computational Vision and Active Perception Laboratory, Fiskartorpsv, Vol. 15, p. 2002, 2002.
• Francisco Bonin-Font, Alberto Ortiz, and Gabriel Oliver. Visual navigation for mobile robots: A survey. Journal of intelligent and robotic systems, Vol. 53, No. 3, pp. 263-296, 2008.
• Kai Arulkumaran, Marc Peter Deisenroth, Miles Brundage, and Anil Anthony Bharath. Deep reinforcement learning: A brief survey. IEEE Signal Processing Magazine, Vol. 34, No. 6, pp. 26-38, 2017.
• Sergey Levine, Peter Pastor, Alex Krizhevsky, Julian Ibarz, and Deirdre Quillen. Learning hand-eye coordination for robotic grasping with deep learning and large-scale data collection. The International Journal of Robotics Research, Vol. 37, No. 4-5, pp. 421-436, 2018.
• Sven Bambach, David Crandall, Linda Smith, and Chen Yu. Toddler-inspired visual object learning. In S. Bengio, H. Wallach, H. Larochelle, K. Grauman, N. Cesa-Bianchi, and R. Garnett, editors, Advances in Neural Information Processing Systems 31, pp. 1201-1210. Curran Associates, Inc., 2018.

タイトルに関連する用語 (4件)： 観測 ,  知覚 ,  方策 ,  学習