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本研究では，実機の多脚ロボットを対象として，CPG (Central Pattern Generator) と強化学習を用いた枠組みにより，ロボット自身が障害物を回避しながら目標地点に到達するという複数タスクを遂行するための行動獲得を実現した．まず，それぞれのタスクを遂行する各行動モジュールをCPGと強化学習を用いて実現した．次に，ロボットの状況に応じて，行動モジュールの出力を統合する上位モジュールを導入した複数タスク環境での行動学習システムを構築した．六脚ロボットと四脚ロボットに加えて，ヘビ型ロボットにもこの行動学習システムを実装し，各ロボットにおける実機実験を通して，有効性を確認した．
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