講演抄録/キーワード |
講演名 |
2010-10-19 15:45
強化学習による超音波アレーセンサの指向性設計 ○小谷直樹・谷口研二(阪大) US2010-75 |
抄録 |
(和) |
強化学習を用いたアレーセンサの指向性設計法を提案する.強化学習は,学習者であるエージェントが環境から得られる報酬が最大となる行動を自律的に獲得するアルゴリズムである.超音波アレーセンサによって形成される指向性ビーム形状は各素子の感度,配置間隔などによって大きく影響される.計測精度の向上に向けて,これらの項目に対する最適設計が求められる.しかしながら,多数の素子で構成されるアレーセンサの最適な指向性を得るには扱うパラメータが多くなり,設計者への負担が極めて大きい.本研究では強化学習を用いることによって,簡単な報酬を設定するだけで
サイドローブの抑制が可能なことを示す. |
(英) |
We propose a method of directivity design based on Reinforcement Learning.
Reinforcement Learning is one of the machine learning algorithms that an agent acquires autonomously the action that maximizes reward to get from environment. A directivity pattern formed by an ultra sonic array sensor is controlled by the sensitivity adjustment of each sensor element and/or placement of sensor elements. The optimization of these items is essential to improve the measurement performance of ultra sonic array sensor although it is quite difficult to optimize the design of an ultra sonic array sensor constructed by many sensor elements. We demonstrated that the proposed method based on the reinforcement learning achieved sidelobe suppression by giving a simple reward. |
キーワード |
(和) |
超音波 / アレーセンサ / 指向性 / 強化学習 / 報酬 / / / |
(英) |
ultrasonic / array sensor / directivity / reinforcement learning / reward / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 110, no. 234, US2010-75, pp. 29-32, 2010年10月. |
資料番号 |
US2010-75 |
発行日 |
2010-10-12 (US) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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US2010-75 |