TC3-2　自律移動ロボットのための強化学習を用いたランドマーク検出手法

◎小山裕昭，原　翔悟，元木　誠（関東学院大学）

マルチエージェントシステムは，自律性，協調性などを備え，柔軟に問題を解決する能力があり，その応用に関する様々な研究が行われている。その応用例の一つに追従動作がある。追従動作を行うことで，例えば，工場でランドマークにより自己位置を推定し自律移動を行う台車の後方を複数の台車が追従することができ，一度に大量の物資の運搬が可能となることが可能になる。従来のランドマーク検出には特徴量を用いた検出する手法が提案されてきた。しかし，問題点として，特徴量を用いた検出は実環境下では背景に特徴を抽出してしまい，ランドマークとしたい物体をうまく検出できないなどの問題がある。そこで，本研究では自律移動ロボットのためのランドマーク検出手法として，実環境下において強化学習によってリアルタイムにパラメータを最適化するSURF特徴量検出器によるランドマーク検出手法を提案する。