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複数学習エージェントの相互作用による階層構造の発現に基づくロボットの行動生成

通过多个学习代理的交互，基于层次结构表达的机器人行为生成

基本信息

批准号：
14750184
负责人：
高橋泰岳
金额：
$ 2.24万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2002
资助国家：
日本
起止时间：
2002 至 2003
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は多種多様な論理センサ・アクチュエータを持つロボットが自身の経験を基に複数の学習エージェントの相互作用の中で階層的な世界感の自律的な構築とそれに基づく合目的行動の獲得を行う枠組を作ることにある.このため,最終年度である本年度は,前年度開発された学習エージェントの自律的生成アルゴリズムを用い,階層型学習機構における異なる状態・行動空間における学習結果の統合手法を開発し、より多くの論理センサ・アクチュエータを装備したロボットへの適用と検証を行った.以下が,主な結果である.1.例示の理解による階層型学習機構を用いた段階的行動学習コーチが目的を達成可能な行動系列を例示し,学習者がそれを自分なりに理解することで,これまでに獲得した学習器の有効性の判断や未学習であるサブタスクの発見及び新たな学習器の生成,階層構造の構築を自律的に行う手法を開発し,実験により確認した.この結果に関して下記の論文を投稿し,査読中である。タイトル:例示の理解による階層型学習機構を用いた段階的行動学習著者:疋田晃一、高橋泰岳、浅田稔投稿先:日本ロボット学会誌2.異なる状態・行動空間を持つ学習器により獲得されたスキルの階層型学習機構による統合多様な論理センサ・アクチュエータを持つロボット状態・行動空間を部分空間に分割し,学習結果を上位層で統合することで効率的にロボットの行動を獲得する手法を開発し,実機での有効性を確認した.3.全方位移動,全方位視覚,ピンボール型キック機構,タッチセンサ,赤外線距離センサなどの機能を持ったロボットを開発した.このロボットにより,開発を行ってきた手法の評価や,改良を進めていくことを現在進めている.

The purpose of this study is to construct a self-disciplined system of multi-level logic systems, multi-level learning systems, multi-level interaction systems, and multi-level self-discipline systems. This year, the last year, the previous year, the last year, the last year The following are the main results: 1. Illustrating the understanding of hierarchical learning mechanisms, the use of hierarchical actions to learn, the realization of possible goals, the development of learner's ability to judge whether learners have learned, the development of new learner's generation, and the construction of hierarchical structures. I want to confirm it. The results of this study are reported below. A hierarchical learning organization is an example of how to understand hierarchical learning mechanisms. Action learners: Koichi Hita, Yasutaka Takahashi, Minoru Asada Journal of Japan Academy of Sciences 2. Different state·Action space·Support learning device·Acquisition of class·Hierarchical learning mechanism·Integration of multiple logic·Access to class·Support state·Action space·Partial space partition·Learning results are integrated at the upper level, and the effectiveness of the action is obtained. The method is developed, and the effectiveness of the machine is confirmed. 3. Omnidirectional movement, omni-directional view, and multi-type clearance mechanism. Infrared distance measurement function is developed. This is the first time that we've seen this, and we've seen this before.