2015年10月10日に開催された PyConJP2015 で発表したスライドです。 Gazeboによる4足歩行ロボットのシミュレーションを行い、強化学習(Q-Learning)で歩行動作を獲得する試みです。 また、その学習成果を実機のロボットに適用し、4足ロボットを実際に歩かせてみました。
Pythonによる4足歩行ロボットの制御と強化学習による歩行動作獲得の実例 #pyconjp
2015年10月10日に開催された PyConJP2015 で発表したスライドです。 Gazeboによる4足歩行ロボットのシミュレーションを行い、強化学習(Q-Learning)で歩行動作を獲得する試みです。 また、その学習成果を実機のロボットに適用し、4足ロボットを実際に歩かせてみました。
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