1P1-F04 リカレントニューラルネットワークを用いた移動ロボットの行動計画

抄録

センサーベースでの行動という考え方に加え, リカレントニューラルネットワークを用い, 新たに力学系の枠組みで移動ロボットの行動計画を考えるアーキテクチャが提案されている。このアーキテクチャは, カオスアトラクタを含めた形で学習が行われるため, 様々なナビゲーションを行うことができる。本稿では, このアーキテクチャに加え, フォワードアクティベーションのみを持つネットワークを並列に学習させ, そのネットワーク間に評価関数を組み込むことを考える。これにより, より広範で有用な行動計画を立てることが可能であると思われる。