抄録
本研究では、ロボットが幾つかの環境で経験、学習した行動を、環境とともに記憶し、行動する時、現在の環境が経験済みの環境か否かを判別し、経験があれば、その環境に適した記憶をうまく利用して適切に行動する自律移動ロボットにおける記憶した環境の判別法を提案する。ここで、学習には、強化学習の代表的な手法であるQ学習法を用いた学習システムを採用し、記憶は複数の相互想起型カオスニューラルネットを用いて実現する。最後に、学習、記憶、環境識別の３つを組み合わせ構築された自律移動ロボットを迷路問題に適用し、シミュレーションによりその有用性を検証する。
