| 研究概要 |
本研究では，実ロボットを対象として，模倣学習と強化学習を融合した枠組みによる複数行動の効率的獲得の実現を目指した．実ロボットとして，LEGO社のMindstorms NXTで組み立てたロボットおよびROBOTIS社のBioloidで組み立てたロボットの二種類のロボットを対象とした．まず「単一の行動タスクに対する模倣学習と強化学習の融合による効率的な行動獲得の実現」を第一の目的とした．さらに，第二目的として「複数の行動タスクを考え，それらのタスクに対する模倣学習と強化学習の融合による多様な行動の獲得」の実現を考えた．
本年度は，研究の第二目的である「複数タスクに対する模倣学習と強化学習の融合による行動獲得」を実現するために，非線形力学系を用いた運動学習プリミティブによる複数パターンの学習について，シミュレーション環境を利用して，引き続き検討した．また，Bioloidで組み立てた六脚ロボットおよび四脚ロボットを対象として，任意の地点から目標地点に到達するための複数の行動パターンを効率的に獲得することを実現するとともに，模倣学習との融合について検討した．これらの成果に関して，国際学術雑誌 ICIC Express Letters，国際会議 International Conference on Innovative Computing, Information and Control，システム制御情報学会研究発表講演会，電気学会 電子・情報・システム部門大会，ファジィシステムシンポジウム，電気学会 システム研究会，計測自動制御学会 コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会などにおいて発表した．
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