深層強化学習による最適経路学習

摘要

本研究では不整地をブルドーザーのような施工機械で整地する作業を想定し，深層強化学習を実装することによって，施工機械の制御を高度化し，状況に応じた自律的な作業の実現を目指す．具体的には，施工機械の整地動作のシミュレーションを繰り返し行い，深層強化学習によって経路を最適化し，施工機械を知能化することを目指す．また，もっとよい学習結果を求めるために，画像処理分野で注目されているBatch Normalization［10］を深層ニューラルネットワークに適用することによる効果についても検証した．