[1] 倉敷芸術科学大学大学院人間文化研究科
[2] 宝塚医療大学保健医療学部
[3] 仁寿会石川病院リハビリテーション部
深層Q学習を利用して，開脚立位の人体変動の計算機シミュレーションを試みる。この目的を遂行するために，身体の鉛直に対する傾き角の運動方程式を構築し，さらに，入力層，3 つの隠れ層，および出力層をもつニューラルネットワークを構築する。ネットワークの入力層は，角度，角速度，角加速度，アクティブトルク，トータルトルク，およびアクティブトルクの生存時間のデータが入力される 6 つのノードから構成される。3 層の中間層の任意の１層は 36 個のノードからなり，各ノードは活性化関数としてReLU関数をもつ。出力層は，出力データがエージェントのアクションを決定する6つのノードで構成される。エージェント (仮想的な人間) がニューラルネットワークによる学習とQ学習を完了したのち，ニューラルネットワークの重みパラメータは最適値をとる。これらのパラメータを用いて，我々は，エージェントに対する角運動のコンピュータシミュレーションを実行する。最後に我々は，シミュレーションと測定で得られた結果の類似点と相違点，および本研究の今後の課題について議論する。
キーワード：強化学習，ニューラルネットワーク，深層強化学習，深層Q学習，開脚立位動揺，コンピュータシミュレーション