身体的特徴が異なるエージェントにおける立位熟達過程の分析

ニューロエボリューションによる進化的学習に注目して

抄録

本研究では，ニューロエボリューションによる進化的学習を通して，身体的特徴が異なる3体のエージェントが立位熟達過程を分析し，共通した学習プロセスを導くことを目的とする．エージェントの学習手法として，NEAT（Neuro Evolution of Augmenting Topologies）を採用した．エージェントの身体の重心位置が高いほど，エージェントに対して高い報酬を与えるようにそれぞれ設定した．実験の結果，Humanoid-v2は立位が保持できなかったのに対して，Hopper-v2とBipedalWalker-v2は立位スキルを獲得したことが認められた．考察から，エージェントの立位熟達過程に関して，（1）上部の固定性，（2）下部の動的状態，がエージェントの立位の安定性に関連していることが示唆された．