『徳島大学 教育・研究者情報データベース (EDB)』---[学外] /
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登録内容 (EID=81190)

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種別 (必須): 国際会議 [継承]
言語 (必須): 英語 [継承]
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組織 (推奨): 1.徳島大学.工学研究科.エコシステム工学専攻.社会環境システム工学講座 (〜2014年3月31日) [継承]
著者 (必須): 1.黒住 亮太
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学籍番号 (推奨):
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2.藤澤 正一郎
役割 (任意): (英)   (日) 研究計画,シミュレーション結果の考察及び研究成果の取りまとめを担当   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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3. (英) Yamamoto Toru (日) (読)
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学籍番号 (推奨):
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4. (英) Suita Yoshikazu (日) (読)
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学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) Path Planning for Mobile Robots Using an Improved Reinforcement Learning Scheme  (日)    [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英)   (日) 移動車両の走行経路の計画問題においては,移動車両ができる限り効率よく移動できるような経路を作ることが望まれている.本論文では,強化学習法とポテンシャル法の両者の特長を取り入れた新たな経路計画手法を提案する.具体的には,強化学習とCMACを用いて,ポテンシャル法で用いるポテンシャル空間に類似した連続的な価値分布を作成し,価値分布の勾配に従って経路を確立する.なお,この手法はポテンシャル法のようにデッドロックの問題がなく,従来の強化学習法のように膨大な学習時間を必要としない特長を有している.また,本手法によると,価値関数を構成するために必要なメモリ量を,従来の強化学習法と比較して大幅に削減することができる.さらに,本手法では,既知情報を用いて学習時間の短縮をはかることが可能である.既知情報として,目的地の位置を用いて提案手法による経路計画シミュレーションを行った結果,強化学習のみによる経路計画法と比較して,およそ4分の1の学習時間での経路確立を実現することができた.   [継承]
キーワード (推奨):
発行所 (推奨): 計測自動制御学会 [継承]
誌名 (必須): (英) Proc. of the SICE Annual Conference (SICE2002) (日) (読)
ISSN (任意):
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(必須):
(必須):
(必須): 1706 1711 [継承]
都市 (必須): 大阪 (Osaka/[日本国]) [継承]
年月日 (必須): 西暦 2002年 8月 初日 (平成 14年 8月 初日) [継承]
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標準的な表示

和文冊子 ● Ryota Kurozumi, Shoichiro Fujisawa, Toru Yamamoto and Yoshikazu Suita : Path Planning for Mobile Robots Using an Improved Reinforcement Learning Scheme, Proc. of the SICE Annual Conference (SICE2002), (巻), (号), 1706-1711, Osaka, Aug. 2002.
欧文冊子 ● Ryota Kurozumi, Shoichiro Fujisawa, Toru Yamamoto and Yoshikazu Suita : Path Planning for Mobile Robots Using an Improved Reinforcement Learning Scheme, Proc. of the SICE Annual Conference (SICE2002), (巻), (号), 1706-1711, Osaka, Aug. 2002.

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