深層強化学習を用いた四脚ロボットの視覚ベースの行動獲得の実現

机译：使用深度强化学习实现四足机器人基于视觉的行为获取

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本研究では，画像から直接行動を学習できる深層強化学習を用いて，人間が強化学習の状態空間を設計をすることなく口ボットが行動を獲得することを実現した.シミュレ一シヨン環境を構築し，四脚ロボットの行動学習をシミュレ一ション環境で行うことで，実機環境で同様の学習を行う場合と比較して大幅な実験時間の短縮を図った.また，学習時とは異なる実験環境に対する適用も行い，DQNの汎化性能を確認した.

机译：在这项研究中，我们意识到，通过使用可以直接从图像中学习行为的深度强化学习，口型机器人无需人工设计强化学习的状态空间就可以获取行为，从而构建了仿真环境。通过在模拟环境中对四足机器人进行行为学习，与在实际机器环境中进行相同学习的情况相比，实验时间明显缩短，我们也对其进行了应用并证实了DQN的泛化性能。

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来源
《システム研究会》|2018年|19-20|共2页
会议地点
作者
吉木綜一郎; 田中駿; 堀内匡; 幸田憲明;
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关键词
深層強化学習; 行動獲得; 四脚ロボット; 畳み込みニューラルネットワーク;

机译：深度强化学习;行为获取;四足机器人;卷积神经网络;

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