| Item type |
National Convention(1) |
| 公開日 |
2024-03-01 |
| タイトル |
|
|
タイトル |
強化学習を用いたコンピュータシミュレーション環境内でのロボットアームにおける運搬動作学習の基礎検討 |
| 言語 |
|
|
言語 |
jpn |
| キーワード |
|
|
主題Scheme |
Other |
|
主題 |
人工知能と認知科学 |
| 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 |
|
|
|
秋田大 |
| 著者所属 |
|
|
|
秋田大 |
| 著者所属 |
|
|
|
秋田大 |
| 著者所属 |
|
|
|
株式会社ネクストスケープ |
| 著者所属 |
|
|
|
日本ビジネスシステムズ株式会社 |
| 著者名 |
山下, 茜音
伊藤, 悠大
景山, 陽一
茨木, 大基
廣瀬, 聡
|
| 論文抄録 |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
近年,産業分野における人手不足を背景としてロボットの導入台数は年々増加している.その中でもロボットアームは,作業の安全性及び汎用性の高さから,精密な作業や複数のロボットによる協力作業など人とロボットの分業に関して重要な役割を果たしている.しかし,導入時のハードルは高く,汎用品のロボットアームを単に人の代替として設置した場合,周辺環境との齟齬が生じる.そこで本研究では,強化学習を用いて,周辺環境の変化に対応できるロボットアームの運搬動作を学習させることを目的とした.本稿では,基礎検討としてシミュレーション環境内で6軸のロボットアームを作成し,対象物を目的位置まで運搬する動作の学習を行った. |
| 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86回全国大会講演論文集
巻 2024,
号 1,
p. 275-276,
発行日 2024-03-01
|
| 出版者 |
|
|
言語 |
ja |
|
出版者 |
情報処理学会 |