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佐々木 汐, 岡本 航昇, 大里 虹平, 川本 一彦 人工知能学会全国大会論文集 JSAI2021 (0), 2Yin509-2Yin509, 2021
<p>強化学習によるロボット制御では，シミュレーション環境で方策を獲得し，それを現実環境に適用することが一般的になりつつある．シミュレーション環境と現実環境にはギャップがあるため，それを埋めるために，さまざまなシミュレーション環境で学習させておく方法が提案されている．本研究では，歩行ロボットのために，シミュレーション環境の地形形状を徐々に複雑にしていくカリキュラム強化学習を提案する．提案方法では…
DOI
大里 虹平, 川本 一彦 人工知能学会全国大会論文集 JSAI2020 (0), 4Rin134-4Rin134, 2020
<p>災害の現場等の人が立ち入ることの出来ない場所で用いられるロボットは，故障した際に修理を受けることが出来ないため，故障した状態のままタスクを達成する必要がある．本研究ではこのような状況を想定し，強化学習を用いて故障時においても高い性能を得ることができる方策を獲得することを目的とする．提案手法では，定常環境おける正常時の遷移関数を学習しておき，それから予測される状態遷移と実際の状態遷移の差分を…