Fuzzy ARTを用いた多関節ロボットの強化学習に関する研究

• 布引 雅之

  兵庫県立大学

• 奥田 孝一

  兵庫県立大学

• 前田 俊祐

  新キャタピラ三菱

書誌事項

タイトル別名

• Reinforcement Learning of Multi-Link Robot with Fuzzy ART Neural Networks for State-Space Segmentation
• Fuzzy ART オ モチイタ タカンセツ ロボット ノ キョウカ ガクシュウ ニ カンスル ケンキュウ

抄録

強化学習の状態判別器にFuzzy ARTを適用して漸増的に状態空間を拡張させることで学習速度が向上でき, さらにハードウエア資源を節約できることを示した. また, 新たな状態に対応するカテゴリーユニットを作成する際に, 類似した既存ユニットから状態価値を引き継ぐことで, 学習性能がより向上することをシミュレーションならびに実験によって示した.

収録刊行物

• 精密工学会誌論文集

  精密工学会誌論文集 71 (1), 141-145, 2005

  公益社団法人 精密工学会

キーワード

• reinforcement learning
• state-space segmentation
• neural network
• fuzzy ART
• multi-link robot

詳細情報

• CRID: 1390282680256670592
• NII論文ID: 10014100946
• NII書誌ID: AA11966630
• DOI: 10.2493/jspe.71.141
• ISSN: 18818722
• ISSN: 13488716
• ISSN: 13488724
• NDL書誌ID: 7213487
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I7213487
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • Crossref
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可