情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

近年、人工知能がブームとなり、ロボットと人間が共存する世界がやってくると言われている。人間が暮らしている環境は時々刻々と変化するため、前もってロボットの動作戦略を設計することは困難である。学習能力を搭載することで非整備な環境下でロボットを動作させることが可能となる。そこで、本研究では小型ロボットに搭載可能な多くの計算資源を必要としない強化学習法の開発を行った。本学習法の一般性を評価するため、実環境下で様々なタスク(評価関数)に関して実験を行い、その結果を本稿に報告する。