| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2024-09-06 |
| タイトル |
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タイトル |
危険度を表す場を用いた複数移動物体回避の学習 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Learning to Avoid Multiple Moving Obstacles Using Artificial Dangerous Fields |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
SIG-ICSセッション2 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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名古屋工業大学 |
| 著者所属 |
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名古屋工業大学 |
| 著者所属 |
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名古屋工業大学 |
| 著者所属 |
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名古屋工業大学 |
| 著者所属 |
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中部大学 |
| 著者所属 |
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名古屋工業大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nagoya Institute of Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nagoya Institute of Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nagoya Institute of Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nagoya Institute of Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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Chubu University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nagoya Institute of Technology |
| 著者名 |
近藤, 楓真
森山, 甲一
武藤, 敦子
島, 孔介
松井, 藤五郎
犬塚, 信博
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
コンピュータゲームは AI のテストベッドとして広く用いられている．その一分野であるシューティングゲームは，プレイヤが自機を操作し，移動障害物や敵の攻撃を回避しつつ，敵を撃破しながら進行するゲームである．シューティングゲームにおける AI の研究も盛んであるが，機械学習を用いた例は少なく，特に敵の攻撃や移動障害物を効率良く回避する問題について，それらの位置情報のみからでは，精度や学習時間の観点で改善の余地が大きい．そこで本稿では，障害物の位置情報から危険度を表す場を動的に計算し，学習に用いる手法を提案する．移動障害物の多い環境で学習のテストを行った結果，提案手法は既存手法と比較し，有意な生存時間（障害物を回避できた時間）の増加を確認できた．さらに，場の計算に要する時間も短く，全体的な学習の速度向上が認められた． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11135936 |
| 書誌情報 |
研究報告知能システム（ICS）
巻 2024-ICS-215,
号 5,
p. 1-6,
発行日 2024-09-06
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-885X |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-ICS24215005.pdf (1.3 MB)
