ベクトル量子化による状態・行動地図の不可逆圧縮

使用矢量量化对状态/行为图进行不可逆压缩

基本信息

  • 批准号:
    17760199
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.24万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
  • 财政年份:
    2005
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2005 至 2006
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本研究課題は,最適制御問題を動的計画法で解いた解「状態行動地図」のメモリ容量を不可逆圧縮の代表的な手法であるベクトル量子化で圧縮するというものである.本年度は,申請者らの既発表のアルゴリズムの応用と評価を中心に研究を行い,成果を国内外の学会において発表し,今後雑誌論文として発表できる様々なデータを得た.本年度は,開発したアルゴリズムを大規模な問題へ適用し,評価を行った.その一つとして,ロボットサッカーでのマルチエージェント系となるタスク(パス)に本手法を適用した.状態行動地図の要素数は6億程度となったが,これを3.0GHz CPU,3.0GBのRAMを搭載した計算機で10日間計算することで,パスや互いに衝突を回避するなどの協調行動が見られる状態行動地図を得ることができた.また,この状態行動地図を同計算機で1日で圧縮することに成功し,結果的に実装するロボットのメモリ量(16MB)を下回る,8.2MBのベクトル量子化地図を得ることができた.また,シミュレーションではあるが,圧縮による地図でもロボットが協調して効率よく作業できることを示すことで,提案手法が,複雑なタスク用の地図を破綻させないで小さく圧縮できることを示せた.さらに,非常に非線形な制御問題であるアクロボットの振りあがりタスク,上記のロボットサッカーのタスク,人工知能の標準問題の一つである水たまりタスクにおいて,本手法と競合する手法との比較を行った.評価指標として,圧縮率と圧縮による性能劣化を計測した.結果,本手法で得られるベクトル量子化地図は,タスクの種類にかかわらず,他手法よりも安定して低消費メモリで性能劣化の小さい行動決定手法を記憶できることが示せた。
本研究的目的是压缩状态行为图的存储容量,这是使用动态规划解决最优控制问题的方法,使用向量量化(这是不可逆压缩的典型方法)。对已经发表的算法进行应用和评估,在国内外学术会议上展示结果,并在未来的期刊上发表。我们获得了各种可以作为论文发表的数据。今年,我们将开发的算法应用于大规模问题并对其进行了评估。作为其中之一,我们将开发的算法应用于多智能体系统任务(通过)在机器人足球中,应用这种方法,状态-行为图的元素数量约为6亿,即通过在配备 CPU 和 3.0 GB RAM 的计算机上执行 10 天的计算,我们能够获得一个状态行为图,该图显示了路径和相互避免碰撞等协作行为,我在一天内成功地对其进行了压缩。一台计算机,结果我能够实现它。我们能够获得 8.2 MB 的矢量量化地图,这小于机器人的内存容量(16 MB)。此外,虽然这是一个模拟,但我们表明即使使用压缩地图,机器人也可以协同高效地工作所提出的方法适用于复杂的任务。我们证明了可以在不破坏地图的情况下将地图压缩到更小的尺寸。此外,在杂技机器人摇摆任务中,这是一个高度非线性的控制问题,上面提到的机器人足球任务,以及水坑任务,这是一个高度非线性的控制问题。人工智能中的标准问题,该方法和竞争方法作为评估指标,我们测量了压缩率和由于压缩而导致的性能下降。结果表明,无论任务类型如何,通过该方法获得的矢量量化图都比其他方法更稳定并且消耗更少的能量。可以记住行为决策方法,而内存性能几乎没有下降。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
サッカーロボットの協調行動の計画と状態行動地図の圧縮
规划足球机器人的合作行为并压缩状态行为图
Creation and Compression of Global Control Policy for Swinging up Control of the Acrobot
用于Acrobot摆动控制的全局控制策略的创建和压缩
Vector Quantization for State-Action Map Compression - Comparison with Coarse Discretization Techniques and Efficiency Enhancement
用于状态-动作图压缩的矢量量化 - 与粗离散化技术的比较和效率增强
State-Action Map Compression by using Vector Quantization for Decision Making of Autonomous Robots
使用矢量量化进行状态动作图压缩以进行自主机器人决策
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Ryuichi Ueda;Tamio Arai;Kohei Sakamoto;Yoshiaki Jitsukawa;Kazunori Umeda;Hisashi Osumi;Toshifumi Kikuchi;Masaki Komura;Ryuichi Ueda
  • 通讯作者:
    Ryuichi Ueda
状態行動地図のためのベクトル量子化手法の庄縮率向上
提高状态行为图矢量量化方法的缩减率
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    $ 2.24万
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