| 研究概要 |
自律分散ロボットシステムでは,残りのロボットの動作を集中制御するための特別なロボットをおかず,それぞれのロボットは,平等の立場からロボットの動作を観察し,その状況に適した自分の動作を決定することでシステム全体としてある目的を達成する.本研究では,昨年度に引続き共有知識獲得問題を検討した.しかし,今回はとくに実ロボットへのアルゴリズムの搭載を目標にして,モデルを検討し,そのモデルの下で新しいアルゴリズムを開発した.主な研究成果を以下に示す.
1.従来,ロボットは無限の視野に持つと仮定されており,従ってロボットシステムの大域的な状況を直ちにその動作に反映することができた.そしてこの事実は様々な問題を解決する上で重要な役割を演じてきた.今回用いたモデルでは,ロボットは有限の視野しかもたず,自分を中心とした半径Vの円盤の内部しか見えないと仮定される.このような条件の下でも,多くの重要な共有知識が獲得できることを示した(文献5,6).
2.つぎに,これらの共有知識獲得アルゴリズムが実ロボットに搭載できることを検証することを目的として,シミュレーションを行ない,ロボットの衝突,中間に位置するロボットによる視野の限定,センサー系や駆動系の誤差などがアルゴリズムに与える影響を検討した.結果として,ここで提案したアルゴリズムはこれらの影響を受けにくい,耐故障性の高いアルゴリズムであることが示された(文献3).
3.重要な共有知識の一つである交通規則の創発的獲得を目指して,交通規則が獲得されてゆく過程を検討した.さらに,獲得過程を考慮した交通規則の学習を考案し,その有効性をシミュレーションによって実証した.(文献4).
4.複数のロボットによる協調探索について検討した(文献2).
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