著者
久保田 直行 佐々木 裕宣
出版者
一般社団法人 システム制御情報学会
雑誌
システム制御情報学会論文誌 (ISSN:13425668)
巻号頁・発行日
vol.19, no.3, pp.87-95, 2006-03-15 (Released:2011-10-13)
参考文献数
20

Recently, embodied cognition for robotics has been discussed, and various types of artificial neural networks are applied for behavior learning of robots in unknown and dynamic environments. In this paper, we propose behavioral learning based on a fuzzy spiking neural network to realize high adaptability of a mobile robot. However, the behavioral leaning capability of the robot depends strongly on the network structure. Therefore, we apply a genetic algorithm to acquire the network structure suitable to the changing environment. Finally, we discuss the effectiveness of the proposed method through experimental results on behavioral learning for collision avoidance and target tracing in a dynamic environment.

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動的環境下での時間的・空間的文脈を考慮した学習をファジィスパイキングニューラルネットワークや定常状態遺伝的アルゴリズムによって行い,移動障害物回避をしながらのナビゲーション問題に興味のある方は以下を見てみてください https://t.co/JSq5f6DXqc
@porizou1 二十年前に書かれたものですので,移動障害物というよりかは,環境が動的に変化するという感じですが,こちらが全体的にまとまっています https://t.co/KZAOiitC0J 移動障害物回避に関しては, https://t.co/lw0fvT34oj 殆どがIEEEのジャーナルや会議論文なので,購入しないと読めないものが多いです

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