強化学習による起き上がり運動パターンの獲得

  • 森本 淳
    奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
  • 銅谷 賢治
    科学技術振興事業団 川人学習動態脳プロジェクト

書誌事項

タイトル別名
  • Learning "stand-up" trajectories using reinforcement learning

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説明

運動制御の分野において, 定速歩行や直立姿勢の制御といった定常的な問題については数学的解析と制御への応用が進んでいる. しかし, 動物が止まっているところから歩きだす, 倒れている状態から起き上がるというような, 過渡的な運動は数学的扱いが困難である. そこで本研究では, 強化学習を用いた過渡的な運動の獲得について検討を行う. 具体的には, 3リンク2関節のロボットをテーマとした. 連続時間, 連続状態のTemporal Difference学習則を, 効率の良い関数近似手法と組み合わせることにより, 高次元空間での起立運動系列の学習が可能なことをシミュレーションにより示す.

収録刊行物

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参考文献 (12)*注記

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1574231877213796352
  • NII論文ID
    110003232673
  • NII書誌ID
    AN10091178
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • CiNii Articles

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