六脚ロボットの分散および適応移動コントローラのための分散深層強化学習【JST・京大機械翻訳】

Schilling Malte; Konen Kai; Ohl Frank W.; Korthals Timo

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200143048741 整理番号：22P0150405

六脚ロボットの分散および適応移動コントローラのための分散深層強化学習【JST・京大機械翻訳】

Decentralized Deep Reinforcement Learning for a Distributed and Adaptive Locomotion Controller of a Hexapod Robot

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発行年： 2020年05月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年05月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ロコモーションは動物における適応行動のための主要な例であり,生物学的制御原理は脚ロボットのための制御アーキテクチャを触発する。機械学習は,近年多くのタスクにうまく適用されてきたが,連続制御タスクにおける実世界ロボットに適用するとき,深い強化学習アプローチが未だに strり,特に不確実性をうまく処理できるロバスト解として現れない。したがって,そのような学習アーキテクチャに生物学的原理を組み込むことに新しい関心が寄せられている。運動制御で見られるような階層的組織を誘導することは既にいくつかの成功を示しているが,ここでは異なる脚の協調のための昆虫運動制御で見られる分散組織を提案した。分散および分散アーキテクチャを模擬六脚ロボットに導入して,制御装置の詳細を深い強化学習を通して学習した。最初に,そのような同時局所構造がより良い歩行行動を学習できることを示した。第2に,より単純な組織は,全体論的アプローチと比較してより速く学習される。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの運動・制御 , 人工知能

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