文献

J-GLOBAL ID：202002285664665055   整理番号：20A2616813

強化学習に基づく運動計画手法レジデントトラッキングロボットの研究【JST・京大機械翻訳】

A study for Motion-Planning Method Resident-tracking Robot based on Reinforcement Learning

著者 (7件)： Sugimoto Masashi (Electrical and Electronic Engineering Course, Ehime University,Division of Electrical and Electronic Engineering and Computer Science,3 Bunkyo-cho, Matsuyama City,Ehime Pref.,Japan,790-8577) ,  Yoshioka Takashi (National Institute of Technology, Kagawa College,Department of Electrical and Computer Engineering,355 Chokushi-cho, Takamatsu City,Kagawa Pref.,Japan,761-8058) ,  Ishii Kohei (National Institute of Technology, Kagawa College.,Department of Electro-Mechanical Systems Engineering,355 Chokushi-cho, Takamatsu City,Kagawa Pref.,Japan,761-8058) ,  Nonaka Shogo (National Institute of Technology, Tsuyama College,Department of Integrated Science and Technology,624-1 Numa, Tsuyama City,Okayama Pref.,Japan,790-8577) ,  Deguchi Mikio (National Institute of Technology, Niihama College,Department of Electronics and Control Engineering,7-1 Yakumo-cho, Niihama City,Ehime Pref.,Japan,790-8580) ,  Tsuzuki Shinji (Electrical and Electronic Engineering Course, Ehime University,Division of Electrical and Electronic Engineering and Computer Science,3 Bunkyo-cho, Matsuyama City,Ehime Pref.,Japan,790-8577) ,  Hiran Masatsugu (National Institute of Technology, Niihama College,Department of Electrical Engineering and Information Science,7-1 Yakumo-cho, Niihama City,Ehime Pref.,Japan,792-8580)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： MHS  ページ： 1-5  発行年： 2019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： 先進諸国の中で,特に日本では,世界前に出生率と高齢化人口の減少に直面している。近年,単一生活高齢者や高齢者の人口は,同じ年齢の人々によって取り込まれてきた。残念なことに,介護者の集団は年に従って減少している。この状況において,Elderly Person Watching Systemが注目されている。特に,ロボット,モノのインターネット,および人工知能技術はこのシステムと高い親和性を有する。本研究では,まず,ロボットシステムの監視を行う。詳細に,本論文では,フレキシブル解析システムに焦点を当てた。アルゴリズムでは,居住者追跡タスクと省エネルギータスクが保持されている。全タスクは,強化学習に基づく作業である。このように,ロボットシステムを見る人間行動アルゴリズムを開発する。詳細に,本論文では,フレキシブル解析システムに焦点を当てた。アルゴリズムでは,居住者追跡タスクと省エネルギータスクが保持されている。検証実験から,シミュレーション結果により,提案方法は,望ましいタスクを切り替えるための行動を得た。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  *ロボット ,  人工知能 ,  省エネルギー ,  住民 ,  親和性 ,  出生率 ,  *強化学習 ,  人間行動
準シソーラス用語： 介護者 ,  *運動計画 ,  検証実験 ,  ロボットシステム ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 強化学習 ,  運動 ,  計画手法 ,  研究