複数タスクに対するロボットの行動学習～重要度に基づく行動決定手法の提案

摘要

本研究では，複数のタスクが与えられるロボットにおいて，学習途中でタスク間の関係性が変化し，各タスクの重要性や優先度が変化した場合でも，その変化に応じた行動決定が可能な行動学習·行動選択手法を提案する．これによって，複数タスク下で状況に応じた行動選択が可能となり，新たにタスクの追加や削除を行うことも可能となる．