エージェントがロボットを自律的に制御させるためには視覚センサをはじめ様々なセンサを用いることは有用であり、 多数のセンサを付加し制御することは外界をより知覚するために重要なことである。 同時に、情報を如何に必要な形に変形し伝えるかに関しても重要な問題となっている。
そこで本研究では視覚センサを有した自律型ロボットにおいて視覚サーボを用い視覚情報を低次元化し 強化学習による行動選択を組み合わせることで、ロボットの状態表現を低次元化するプラットホームの提案を行い、 実験によって有効性を検証する。
予備実験の結果、視覚サーボが正常に働いていることと状態空間の切り分けがモータ角度により行えることが確認できた。 本実験はまだ実験が終わっておらず、発表の際に報告出来るよう準備を進めている。