歩行者混雑環境における移動ロボットナビゲーションである「ソーシャルナビゲーション」は,人々の日常生活を支える重要な技術である.本研究では,実環境の少量データのみで混雑状況を把握し,適応する効率的な追加学習によるアプローチを提案する.具体的には,深層強化学習をベースとして,安全なデータ探索と収集のための学習ベース手法とルールベース手法の方策切り替えとメタ学習による未学習データの素早い学習を適用する.
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