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電気探査法と生物的適応アルゴリズムによる3次元海中センシングシステムの構築

Research Project

Project/Area Number 17656285
Research Category

Grant-in-Aid for Exploratory Research

Allocation TypeSingle-year Grants
Research Field Naval and maritime engineering
Research InstitutionKyushu University

Principal Investigator

木村 元  Kyushu University, 大学院・工学研究院, 准教授 (40302963)

Project Period (FY) 2005 – 2007
Project Status Completed (Fiscal Year 2007)
Budget Amount *help
¥3,200,000 (Direct Cost: ¥3,200,000)
Fiscal Year 2007: ¥500,000 (Direct Cost: ¥500,000)
Fiscal Year 2006: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2005: ¥1,900,000 (Direct Cost: ¥1,900,000)
Keywords生物的適応システム / 強化学習 / actor-critic / ランダムタイリング / Gibbsサンプリングによる行動選択 / 電気探査 / 水中センサ / ウエンナー法
Research Abstract

これまでの研究実績において製作した水中電気探査装置を利用して、電気探査センサから得られたデータを解釈してより高い精度でセンサ周囲に存在する物体の形状や電気的特性を推定するための解析方法について検討を行い、前年度の研究実績において開発した順解析手法のための3次元有限要素モデルの改良を行った。データ解釈のための逆解析に必要なアルゴリズムについては、生物的適応アルゴリズムについては、高次元の状態入力と行動出力の環境においてより効率良く強化学習を行うため、割引報酬合計の期待値に関して、今までのように1次微分だけでなく2次微分の方向まで考慮に入れた「自然勾配」の方向へ政策を改善していく自然勾配Actor-Critic法に注目し、これと「適正度の履歴」を組み合わせることで、状態観測が不完全なためマルコフ性が保障されない環境下においても頑健に強化学習を行うことが可能な新しいアルゴリズムを提案した。また、前年度の研究実績において提案したランダムタイリングによる特徴量ベクトル生成方法において、ランダムタイルの個数と、任意の2入力によって生成される特徴ベクトルの線形独立性との関係を定量的に示し、空間をグリッド分割した場合との比較を行うことで、提案手法が高次元の入力空間において特徴量の爆発を防ぎつつ極めて高い汎化性能を示す理由についての定量的解析を行った。このランダムタイリングによる状態-行動空間汎化とGibbsサンプリングを用いた行動選択による高次元状態-行動空間における強化学習アルゴリズムは、ロボティクス分野において定評のある国際会議IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(IROSO7採択率49%)において研究発表を行い、新しい生物的適応アルゴリズムとして高く評価された。

Report

(3 results)
  • 2007 Annual Research Report
  • 2006 Annual Research Report
  • 2005 Annual Research Report
  • Research Products

    (4 results)

All 2007 2006

All Journal Article (4 results) (of which Peer Reviewed: 2 results)

  • [Journal Article] Reinforcement Learning in Multi-Dimensional State-Action Space Using Random Rectangular Coarse Coding and Gibbs Sampling2007

    • Author(s)
      Hajime Kimura
    • Journal Title

      Proceedings of the lEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems

      Pages: 88-95

    • Related Report
      2007 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Reiforcement Learning in Multi-dimensional State-Action Space using Random Rectangular Coarse Coding and Gibbs Sampling2007

    • Author(s)
      Hajime Kimura
    • Journal Title

      Proceedings of The Society of Instrument and Control Engineers(SICE)Annual Conference 2007 (電子版)

    • Related Report
      2007 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] ランダムタイリングとGibbs-samplingを用いた多次元状態-行動空間における強化学習2006

    • Author(s)
      木村 元
    • Journal Title

      計測自動制御学会論文集 Vol. 42, No. 12

      Pages: 1336-1343

    • NAID

      10018422317

    • Related Report
      2006 Annual Research Report
  • [Journal Article] 電気探査法による水中作業ロボッ卜用センサに関する研究2006

    • Author(s)
      木村 元, 草葉卓哉, 梶原 宏之
    • Journal Title

      日本船舶海洋工学会講演会論文集 第2W号

      Pages: 25-26

    • Related Report
      2006 Annual Research Report

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Published: 2005-04-01   Modified: 2016-04-21  

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