| Project/Area Number |
21K18697
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 20:Mechanical dynamics, robotics, and related fields
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
服部 佑哉 呉工業高等専門学校, 電気情報工学分野, 准教授 (30709803)
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| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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| Keywords | 生物規範システム / 自律ロボット / 線虫 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，線虫C. elegansに着目し，これに基づいてロボット群の協調的かつ効率的な行動アルゴリズムを構築することを目的とする．線虫C. elegansは体長1mm程度の小さな生物で，神経細胞を302個しか有しないが，学習を含む適応的行動が可能であることが分かっている．本研究では，限られた計算・通信資源でいかに行動様式を変容させ，採餌・繁殖につながる効率的な動作を生成するかを生物実験とモデル検証で解明する．これにより，効率的な自律型ロボットシステムの構成方法解明に貢献する．
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| Outline of Final Research Achievements |
The objective of this study is to construct an algorithm for a robotic swarm that enables adaptive and efficient cooperative behavior. By focusing on the nematode C. elegans, we observed chemotactic behaviors and identified their dependency on the local density of animals. Despite having only 302 neural cells, C. elegans can modify their behaviors adaptively. We believe C. elegans serves as a relevant model for adaptive robotic swarms. Based on our observations, we formulated a probabilistic behavior selection model depending on the local density and verified it through simulations using benchmark potential functions. As a result, we found that the proposed algorithm improved search efficiency, relying solely on local information. We concluded that this study contributes to the development of a control system for autonomous robotic swarms that enables efficient behavior selection, by which communication or computation costs are reduced.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
自律移動体が近傍状況に基づく自主的動作選択で協調的行動を可能にすることは，社会の隅々まで知能機械が用いられる近未来において，省通信資源・省計算エネルギーの面で重要である．本研究では，神経細胞を302個しか有しないが学習を含む適応的行動が可能な線虫C. elegansに着目し，これに基づいてロボット群の協調的かつ効率的な行動アルゴリズムを構築した．結果として，局所的な情報にのみ基づく行動でも協調行動の効率を向上させることができた．このことは，限られた計算・通信資源で行動様式を適応的に変容させる自律型ロボットシステムの構成方法解明に貢献するものだと考える．
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