作業プログラムの機能的構造を用いた自動チューニングに関する研究

2012 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 24500248
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Research Institution: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
• Principal Investigator: 音田 弘 独立行政法人産業技術総合研究所, 知能システム研究部門, 主任研究員 (40356746)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 尹 祐根 独立行政法人産業技術総合研究所, 知能システム研究部門, 主任研究員 (40312615)
• Project Period (FY): 2012-04-01 – 2015-03-31
• Keywords: 知能ロボット / モデル化 / 自動チューニング / 作業スキル

Research Abstract

本研究では、知能ロボットの作業プログラムの自動チューニングについて、作業プログラムの意味的構造を元に自動チューニングを行う手法の基礎を確立することを目的としている。モジュール化された作業プログラムの個々の性能を考慮し全体の最適化を行うには、異なる条件下で作成されたモジュールを接続・比較可能とした上での評価法が必要となる。具体的には、認識・行動系の構造に基づく感度解析を元に、作業プログラムの仕様の実現度をシミュレーションで評価し自動チューニングを行う新しいチューニング手法を提案・開発し、その有効性を実験により実証する。
平成２４年度の研究計画・方法は、認識・計画・実行系の構造に基づく機能レベルでの感度解析および認識系の配置と認識特徴を選択するアルゴリズムの拡張と実験環境の構築である。
認識・計画・実行系の構造に基づく機能レベルでの感度解析については、認識系・実行系の構造に基づく感度解析を行い、その結果を位置・速度・力（加速度）に対応する三種のマトリクスとして表現した。作業プログラムで採用する作業実行の構造（並進・回転等のどの自由度の観測・実行をどの程度の精度で行うか）を三種のマトリクスで表現した。これらのマトリクスでその直交性や精度の伝播を解析に着手した。作業プログラムで採用する作業実行の構造を反映させた最適化の目標関数を定義した。
認識系の配置と認識特徴を選択するアルゴリズムの拡張と実験環境の構築については、既に提案者らにより作業プログラム化された作業について、上記の解析を行い、作業の不確かさをマトリクスで表現した。これにより最適化された認識系を有する仮想環境における配置を導出し、そのプロトタイプを構築した。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

ほぼ計画通りに作業を進めることができたため。

Strategy for Future Research Activity

平成２５年度の研究計画・方法は、仮想環境における配置の導出・構築と作業の不確かさの計測と解析と、仮想環境における配置での作業構造データの可視化と作業の不確かさのシミュレーションを行う。また、実証実験環境の構築に着手する。
仮想環境における配置の導出・構築と作業の不確かさの計測と解析では、前年度に構築した仮想環境下で、作業プログラムにより作業を実行し、実行系と作業プログラムのマッチングの度合い、作業仕様の実現度を計測する。仮想環境における配置での作業構造データの可視化と作業の不確かさのシミュレーションでは、作業構造データ（認識・計画・実行系の感度解析の結果および作業プログラムの構造）を、仮想空間内に可視化する。最終的に現れる作業の不確かさについて、その伝播等のメカニズムをシミュレーションする。異なる認識系や異なるセンサについて仮想環境における配置を実際に構築して実証実験環境を構築に着手する。

Expenditure Plans for the Next FY Research Funding

異なる認識系や異なるセンサについて仮想環境における配置を実際に構築して実証実験環境を構築するために、センサや環境構築用の機械部品を購入する予定である。