深層Q学習を用いた自律倉庫ロボット【JST・京大機械翻訳】

Peyas Ismot Sadik; Hasan Zahid; Tushar Md. Rafat Rahman; Musabbir Al; Azni Raisa Mehjabin; Siddique Shahnewaz

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208195477080 整理番号：22P0292631

深層Q学習を用いた自律倉庫ロボット【JST・京大機械翻訳】

Autonomous Warehouse Robot using Deep Q-Learning

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発行年： 2022年02月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02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)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

倉庫では,特殊化エージェントはナビゲートし,障害物を避け,倉庫環境における空間の使用を最大化する必要がある。これらの環境の予測不能性のために,強化学習アプローチをこれらのタスクを完成するために適用することができる。本論文では,ロボットナビゲーションおよび障害物回避問題と,製品配置のための空間の使用を最大化するための小さな変動による従来のQ学習に対処するために,深層強化学習(DRL)を提案した。最初に,単一ロボットケースに対する問題を検討した。次に,単一ロボットモデルに基づいて,このシステムをマルチロボットケースに拡張した。マルチエージェントQ学習を実行するためにQテーブルの戦略的変動を用いた。著者らは,単一およびマルチロボットケースの両方に対する2Dシミュレーション環境における著者らのモデルの性能を成功裏にテストする。【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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