実世界を行動するエージェントの空間認識能力と行動決定則の同時学習

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 本研究ではロボットで別々に扱われることが多い空間認識技術と学習技術を、「記憶」をキーワードに統合した新たなアルゴリズムを考案し、 ロボットで検証することを目的としています。ロボットのように計算機に半永久的に記憶を蓄積できる動物がいたらどんな学習をするかということが本研究の着想となっています。これまで、2015年に「particle filter on episode(エピソード上のパーティクルフィルタ、PFoE)」という教科学習アルゴリズムを発案しました。また、2017年にはPFoEを教科学習だけでなくロボットへの動作教示に利用できることを示しました。

動画

少し説明不足ですが・・・

論文等

  • 齊藤篤志, 上田隆一: “Particle Filter on Episodeにおける記憶のクラスタリング”, ROBOMECH2018. (to appear)
  • Ryuichi Ueda, Masahiro Kato, Atsushi Saito, Ryo Okazaki: Teach-and-Replay of Mobile Robot with Particle Filter on Episode, IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp.3475-3481, Australia, Brisbane, 2018.
  • 加藤 正紘, 上田 隆一, 岡﨑 亮: 教示のためのエピソード上のパーティクルフィルタの応用 —人間の操縦で得られた移動ロボットの経路選択の再現, 第35回 日本ロボット学会学術講演会, RSJ20173I2-03, 川越, 2017.
  • 上田 隆一: 教示のためのエピソード上のパーティクルフィルタ, 第35回 日本ロボット学会学術講演会, RSJ20172I2-01, 川越, 2017.
  • Ryuichi Ueda, Kotaro Mizuta, Hiroshi Yamakawa and Hiroyuki Okada: Particle Filter on Episode for Learning Decision Making Rule, IAS-14, Shanghai, July, 2016.
  • 上田隆一, 水田恒太郎, 山川宏, 岡田浩之: “エピソード上のパーティクルフィルタによる齧歯類の迷路学習のシミュレーション,” 第33回日本ロボット学会学術講演会, 2015.

ソフトウェア

こちらも少し説明不足ですが・・・

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