深層強化学習による実機ロボティックスワームの群れ行動生成実験

摘要

ロボットの制御器の設計においてロボット自身が自律的に学習を行い制御器の設計を行う手法があげられる．深層強化学習とはディープラーニングと強化学習を組み合わせた学習手法である．この手法は強化学習の関数近似にディープニューラルネットワークを用いることで高次元のセンサ情報から直接学習が可能と期待される．本稿では，深層強化学習を用い実環境での自律移動ロボット群による群れ行動の制御器の学習を試みる．