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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-09-14 10:00 強化学習エージェントの軌跡を用いたサンプルベース経路計画 神山慶伍・太田 佳・高波亮介・○金崎朝子（東工大）  PRMU2022-10 |
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| 抄録 | （和） | 強化学習エージェントの過去の軌跡を利用し、動力学制約を考慮する経路生成法を提案する。はじめに、障害物のない環境においてエージェントの強化学習を行う。次に、学習したポリシーを用いて多様な軌跡の生成を行う。生成された経路はロボット固有の動力学制約を考慮している。そして、生成された軌道上の点からのサンプルベース経路計画を行う。実験では、最短経路生成手法であるA*と比較し、より追従しやすい経路を生成することを確かめた。 |
| （英） | We propose a path planning method that considers dynamics constraints by using the past trajectories obtained through reinforcement learning. First, reinforcement learning of an agent is performed in an obstacle-free environment. Next, various trajectories are generated using the learned policies. The generated trajectories take robot-specific kinematics constraints into account. Sample-based path planning is then performed over points on the generated trajectories. Experiments confirmed that the generated paths are easier to follow compared to A* search, which is a conventional shortest-path finding method. | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / 軌道生成 / ナビゲーション / / / / / |
| （英） | deep learning / trajectory generation / navigation / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 181, PRMU2022-10, pp. 1-6, 2022年9月. | |
| 資料番号 | PRMU2022-10 | |
| 発行日 | 2022-09-07 (PRMU) | |
| ISSN | 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) | |
| PDFダウンロード | PRMU2022-10 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2022-09-14 - 2022-09-15 |
| 開催地（和） | 慶應義塾大学 矢上キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 深層生成モデル |
| テーマ（英） | Deep generative model |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2022-09-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 強化学習エージェントの軌跡を用いたサンプルベース経路計画 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Sampling-based path planning using trajectories obtained by reinforcement learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(2)（和/英） | 軌道生成 / trajectory generation |
| キーワード(3)（和/英） | ナビゲーション / navigation |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 神山 慶伍 / Keigo Kamiyama / カミヤマ ケイゴ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 太田 佳 / Kei Ota / オオタ ケイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高波 亮介 / Ryosuke Takanami / タカナミ リョウスケ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金崎 朝子 / Asako Kanezaki / カネザキ アサコ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
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| 講演者 | 第4著者 |
| 発表日時 | 2022-09-14 10:00:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2022-10 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.181 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-09-07 (PRMU) |
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