iRobotLab
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研究/各研究の話
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1 (2014-11-16 (日) 07:03:20)
2 (2014-11-16 (日) 07:03:20)
3 (2014-11-16 (日) 07:03:20)
4 (2018-04-16 (月) 06:53:00)
5 (2018-05-07 (月) 10:30:50)
6 (2019-05-16 (木) 11:09:25)
7 (2020-05-08 (金) 05:59:56)
8 (2020-05-08 (金) 05:59:56)
9 (2023-03-29 (水) 01:47:55)
2013年度
杉本大志:内部状態と行動をベースとしたロボットの内部状態予測手法の提案 (The Proposal for Prediction of Internal Robot State Based on Internal State and Action)
澁谷和:強化学習における探査率の動的制御
高泉昇太郎:マルチエージェントシステムを用いた単体ロボットの行動学習-反復合議に基づく強調アルゴリズム-
三浦丈典:複数タスクに対するロボットの行動学習 -タスクの重要度に基づく行動選択手法の提案-
二階堂芳:センサを介したインタラクションによる報酬の自己生成
片山和宣:ロボットの状態に応じたMotion SpaceTSの実現-物理エンジンを用いたシミュレータによる検証-
小橋遼:報酬の差異による単体サブゴール発見手法の提案
千葉秀平:MASを用いた単体ロボットの行動学習―反復合議に基づくエージェントの意思決定法の提案―
2012年度
木島康隆:強化学習におけるセンサの重要度に応じた効率的な意思決定(Efficiently Decision making in reinforcement learning based on importance of sensor)
梅津祐介:複数センサを用いた高精度センシング
北山直樹:センサ情報に基づく動きの知識化-微分情報を用いた動作時間の抽象化-
杉本大志:内部状態と行動をベースとした ロボットの内部状態予測手法の提案
高泉昇太郎:MASによるシングルロボットの行動学習‐学習空間の異なるエージェント群による意思決定‐
三浦丈典:複数目的下での行動学習手法の提案
木村敏久:センサの重要度に応じた学習空間の動的構成
挟間重直:Motion Space TSにおける動作生成手法の提案-シミュレーションによる動作検証-
平間経太:経験情報に基づく不完全知覚の解決-確率的手法による知識量の抑制-
2011年度
木島康隆:センサ情報の自律的選択による行動学習の効率化(Efficient learning by making a choice of important sensors)
中南義典:ロボットの認識能力の変化が学習に及ぼす影響について-センサの能力の違いが強化学習の学習効率に及ぼす影響-
宮崎愛央:不完全知覚に対する状態認識法の提案-経験情報に基づく現状態の推定-
梅津祐介:複数領域を用いた異常検出システム
北山直樹:センサ情報に基づく動きの知識化
澁谷和:強化学習における情報量を用いた探索と利用の自律的制御
杉本大志:未知環境に対応できる Multi-Objective SVR の提案 --- ロボット制御への応用 ---
高泉昇太郎:マルチエージェントによるシングルロボットの行動学習に関する研究
沼田利伸:センサ情報の自律的選択による効率的な行動選択の実現
三浦丈典:バッテリー残量に応じた行動選択を行う学習システムの提案
2010年度
木島康隆:センサ情報の解釈による個体の効率的知能発達
中南義典:環境認識能力の変化が学習に及ぼす影響について
宮崎愛央:不完全認識における状態の切り分け(仮)
梅津祐介:自律異常検知システムの実現
北山直樹:ロボットにおける動きの知識化-データ空間の自動分割の実現-
澁谷和:確率表現を用いた報酬非依存型知識の提案
2009年度
池田憲弘:動きの汎化によるロボット操作システムの提案
木島康隆:コミュニケーション相手の取捨選択による個体知能の効率的発達
宮崎愛央:強化学習における報酬非依存型知識の利用
中南義典:環境認識能力の変化が学習効果に及ぼす影響について
2008年度
尾上由希子:環境認識能力の変化が学習効果に及ぼす影響について
木島康隆:群の中の個体の知能の発達
池田憲弘:多自由度を有するロボットに関する教示システムの提案
池田善治:強化学習における状態空間の自動決定
黒滝麗子:汎用ロボットに対する異常検出システムの実現
2007年度
幾世橋将文:ロボットの動きに関する新しい表現方法
木島康隆:群の中の個体の知能の発達
池田憲弘:多自由度を有するロボットに関する教示システムの提案
2006年度
尾上:痛覚を組み合わせた,ロボットの行動学習