深層強化学習を用いた四脚ロボットの視覚ベースの行動獲得の実現

摘要

本研究では，画像から直接行動を学習できる深層強化学習を用いて，人間が強化学習の状態空間を設計をすることなく 口ボットが行動を獲得することを実現した.シミュレ一シヨン環境を構築し，四脚ロボットの行動学習をシミュレ一ション環境で行うことで，実機環境で同様の学習を行う場合と比較して大幅な実験時間の短縮を図った.また，学習時とは異なる実験環境に対する適用も行い，DQNの汎化性能を確認した.