Deep Learning
Reinforcement Learning
口頭発表
Transformerモデルによる自律移動の視覚的説明と拡張現実による提示
- Author
- 尹文韜, 板谷英典, 真野航輔, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘
- Publication
- 日本ロボット学会学術講演会, 2023.
Download: PDF (Japanese)
ロボットの自律移動を獲得する技術として深層強化学習がある．深層強化学習は高い自律移動性能を獲得している一方で，ロボット動作に対する判断根拠が不明瞭という問題がある．この問題に対し画像による視覚的な解析を可能とした手法が数多く提案されている．しかし，画像では実空間と物理的な結び付きがなく，ユーザがロボットの動作を理解するには不十分である．そこで本研究は Transformer による Encoder-Decoder モデルを導入することで深層強化学習の視覚的説明を実現し，拡張現実によりロボット動作の判断根拠を3次元空間に可視化することでユーザのロボット理解を促進させる．