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アイテム
深層強化学習を用いた自律型ロボット教材の提案
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/221810
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/221810689cb9b8-b822-47bf-9eba-732afc6effa7
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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Item type | National Convention(1) | |||||||||
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公開日 | 2022-02-17 | |||||||||
タイトル | ||||||||||
タイトル | 深層強化学習を用いた自律型ロボット教材の提案 | |||||||||
言語 | ||||||||||
言語 | jpn | |||||||||
キーワード | ||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||
主題 | コンピュータと人間社会 | |||||||||
資源タイプ | ||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
資源タイプ | conference paper | |||||||||
著者所属 | ||||||||||
日大 | ||||||||||
著者所属 | ||||||||||
日大 | ||||||||||
著者名 |
和田, 翔
× 和田, 翔
× 栁澤, 一機
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論文抄録 | ||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||
内容記述 | 近年,人工知能技術とロボティクスとの融合が進んでいる.そのため,双方の知識を有する技術者の教育が重要である.しかし,人工知能の教材の多くは,シミュレーションのみを取り扱っており,物理世界への適用について考慮されていない.本研究では,自律型ロボットを深層強化学習で制御することで,深層強化学習の理論と物理世界への適用の両方を学ぶことのできる教材の開発を行う.2機のロボットの鬼ごっこを教材の題材として,その学習過程から深層強化学習の基礎知識やQ学習との違いとシミュレーションと物理世界におけるロボットのずれについて理解を促す.大学生を対象に教材のシミュレーション部分の検証実験を行い,評価を行った. | |||||||||
書誌レコードID | ||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
書誌情報 |
第84回全国大会講演論文集 巻 2022, 号 1, p. 711-712, 発行日 2022-02-17 |
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出版者 | ||||||||||
言語 | ja | |||||||||
出版者 | 情報処理学会 |