日時・場所
5/23(火) 14:00～ 京都大学工学研究科物理工学系校舎
８２２会議室
発表者
内部講師： 杉浦孔明（京都大学博士課程）
タイトル： 「感覚情報を用いた可塑的なロボット身体図式の獲得」
アブスト： 従来のロボット研究では，設計者がロボットの形態に関するモデル(ロボット身体図式)を与えることが多い．しかし，形態が変化あるいは劣化するようなロボットを扱う場合には，ロボット身体図式を自己組織的に獲得することが望ましい．一方，ロボットやセンサノードの位置推定については，様々なlocalization手法が提案されている．ここで，ロボット身体図式の獲得を「身体上でのセンサ位置推定」として捉えれば，地表面上でのマッピングを身体上でのマッピングに置き換えることで，同様の手法を利用できることが想像される．
本発表では，相互相関と多次元尺度構成法を組み合わせたlocalization手法を用いて，ロボットの身体上に設置したセンサの位置をオンラインで推定する手法について紹介する．
外部講師： 池田心（京都大学 学術情報メディアセンター助手）
タイトル： 「仮想的な事例集合による政策表現とその進化的獲得」
制御や意思決定のための学習法として、政策をモデルと可調整パラメータで表現し、その政策を環境に適用し評価値を得てパラメータを最適化するDPS（Direct Policy Search）アプローチが注目されている。実際の応用を考えると、モデルには豊かな政策表現力の他、事前知識の導入が容易であったり、問題に合わせて柔軟な政策表現が可能であることなどが求められる。本発表では、仮想的な事例集合とCBR（Case-Based Reasoning）を用いて政策を表現し、それをGAを用いて進化させるDPSの枠組みを紹介する。」