抄録
F-024
Deep Q-Networkを用いた模倣による動作自動獲得
中村 格・飯塚博幸・山本雅人(北大)
開発されるロボットの形状は多種多様であり,開発者はそれぞれのロボットの形状にあわせた動作を逐一デザインする必要がある.そこで本研究では,ロボットの形状に合わせて逐一デザインするのではなく,形状の異なるものに対しても模倣ができるよう,画像のみから動作を獲得させることを考えた.これを実現するために,入力が画像であるDeep Q-networkを用いて,形状が異なるものから動作モデルの動作を学習する手法を提案し,模倣可能であることを示した.