視覚情報から最適動作を生成するロボット・ア-ムの汎用高精度制御システムの開発

• Project/Area Number: 03234205
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Institution: Kyushu Institute of Technology
• Principal Investigator: 鈴木 寿 九州工業大学, 情報工学部, 助教授 (10206518)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 有本 卓 東京大学, 工学部, 教授 (00029399)
• Project Period (FY): 1991
• Project Status: Completed (Fiscal Year 1991)
• Budget Amount: ¥1,900,000 (Direct Cost: ¥1,900,000); Fiscal Year 1991: ¥1,900,000 (Direct Cost: ¥1,900,000)
• Keywords: 自律分散 / ロボット / ア-ム / デ-タベ-ス / 連想 / 自己組織化 / 機能分散 / 視覚

Research Abstract

本研究課題では、機能が分散されて割り当てられたモジュ-ルの集合体として自律分散システムを解釈し、自律分散型ロボットア-ム・システムの理論的・技術的実現性について検討している。具体的には(1)環境マップに基づく大域的な軌動計画、(2)不測障害物を回避するための局所的な軌道計画、(3)ア-ムの運動制御、という3レベル階層化された制御系を想定している。末端レベルの制御モジュ-ル(3)では、有本らが提案した学習制御方式を用いることにより目標軌道への高精度な追従を実現する。最も上位の制御モジュ-ル(1)では、ア-ムを現在の状態から目標状態にもっていくためのア-ムの軌動を計算する。中間レベルの制御モジュ-ル(2)では、不測の障害物を反射的に回避できるよう大域的計画の軌道を暫定修正する。この機能は、鈴木らが提案した連想デ-タベ-スの自己組織化手法を用いて実現する。本年度は、各々のモジュ-ルについて検討を行なった。特に、B03班H3第2回研究打ち合せ会において山下雅史氏(広島大学)により、連想デ-タベ-スという概念自体が記憶の自律分散化と呼び得る構想を暗示しているのではないかーという指摘があった。すなわち、各々のデ-タベ-スが近隣の情報のみに応じて駆動され得るという自津性。分散性。同じアドレス関数を持つものどうしの協調制。外部から与えられた情報をに応じて記憶構造を自己組織化する性質。情報を損なうことなく表現形態だけを変えていく性質。情報の統合。環境から得られた情報をそのままプ-ルしながら、全体の表現形態を変えてゆく適応性。以上の観点から、連想デ-タベ-スについて重点的に検討を加えた。具体的には、デ-タベ-スの取扱いに関する理論的基盤を整えるため、アドレス関数を2進木によって管理するときの木の自己組織化法について研究を進展させた。