[9p-Z28-1~19] FS.1 Focused Session "AI Electronics"

[9p-Z28-16] Efficient Walking of an Amoeba-inspired Autonomous Walking Robot Using Stochastic Gradient Ascent

〇Shu Onuma¹, Kenta Saito¹, Seiya Kasai¹, Masashi Aono^2,3 (1.RCIQE, Hokkaido Univ., 2.Amoeba Energy, 3.Keio Univ.)

Keywords:Autonomous Walking Robot, Reinforcement Learning, Stochastic Gradient Ascent

近年、未知環境に対応可能な自律歩行ロボットの活躍が期待されている。我々はこれまでに、単細胞ながら高度な計算能力をもつ生物粘菌に着想を得た最適化問題解探索システムをロボットに応用し、自律的歩行および障害物突破能力を創発した。ロボットの次の課題は、自律的に運動を洗練させ行動を効率化する能力の獲得である。本研究ではロボットの歩行効率化のために、確率的傾斜法を取り入れた新たな歩行アルゴリズムを提案する。