全方向移動ロボットの人間による操作特性のCMAC学習

抄録

本研究では、熟練オペレータの操作入力による教師信号を用いて、人間の制御戦略にあたる操作特性を獲得する手法を提案する。ここでは、ニューラルネットワークの一手法であるCMAC学習アルゴリズムを用いる。通常、CMAC学習アルゴリズムは、多入力１出力の制御入出力マッピングを学習するものであるが、人間の操作特性を考えた場合、一般に学習する制御出力は複数となる。そこで本手法では、全方向移動ロボットの人間による操作を想定し、３つの操作特性を学習することが可能なCMAC学習アルゴリズムを提案する。