Instance-Based Classifier Generator による自律移動ロボットの行動獲得 Behavior Acquisition of Autonomous Mobile Robots Using Instance-Based Classifier Generator

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抄録

Learning new behaviors is a crucial problem in behavior-based robots. This research proposes a new method of reinforcement learning, called Instance-Based Classifier Generator (IBCG), for the acquisition of reactive behaviors. In IBCG, the learning system successively memorizes a newly experienced state-action pair as an action-rule. Utility of each rule is estimated by the original temporal credit assignment procedure, which is designed so that the cooperative rules leading the system to an eventual reward should self-organize. Learning capability of IBCG is experimentally examined through a task of mobile robot navigation in both simulated and real environment. The results demonstrate that the robot with IBCG acquired behaviors such as light-seeking, collision-avoidance, and wall-following.

収録刊行物

  • 日本ロボット学会誌  

    日本ロボット学会誌 17(3), 371-379, 1999-04-15 

    The Robotics Society of Japan

参考文献:  17件

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被引用文献:  16件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10002865892
  • NII書誌ID(NCID)
    AN00141189
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    02891824
  • NDL 記事登録ID
    4693995
  • NDL 雑誌分類
    ZN11(科学技術--機械工学・工業)
  • NDL 請求記号
    Z16-1325
  • データ提供元
    CJP書誌  CJP引用  NDL  J-STAGE 
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