課題別成果報告 -詳細-

動的環境で動作する自律ロボットのためのメモリ容量を低減したモジュール学習小野将寛、岩田 穆

　ロボットが周囲の環境変動に迅速に適応するための強力なアルゴリズムとしてモジュール学習が提案されている。しかし，モジュール学習はLSIに実装する際、メモリ容量が爆発的に増加する可能性がある。そこで、この問題点を解消するためのアルゴリズムを考案し、数値シミュレーションによりその有効性を示した。