多数決論理を個体の行動基準とする生物型群知能の発現と利用

• 研究課題/領域番号: 07245206
• 研究種目: 重点領域研究
• 配分区分: 補助金
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 新井 民夫 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (40111463)
• 研究分担者: 太田 順 東京大学, 大学院・工学系研究科, 講師 (50233127)
• 研究期間 (年度): 1995
• 研究課題ステータス: 完了 (1995年度)
• 配分額: 3,200千円 (直接経費: 3,200千円); 1995年度: 3,200千円 (直接経費: 3,200千円)
• キーワード: ロボット / 行動決定 / 多数決論理 / 動作計画 / 群知能

研究概要

ロボットに知的行動を実現させる方法の枠組みとして、制御構造の研究が行われている。移動ロボットの制御では、外界からの刺激が多数となり、その実行プログラムは複雑化するため、よい制御構造を準備することが重要である。本研究では、多数の外界刺激を「多数決論理で融合する方法」について、「加重和で融合する方法」と比較することにより、その特徴と性質を議論した。行動の実時間性を確保するために、性質の異なる多数の刺激(入力)に対する行動(出力)を単純なアルゴリズムで実現する必要がある。上記の2つの方法はそれぞれの意味を有するが、ロボットの行動決定関数とした場合に、ロボットの行動がどのように決定付けられるかは未だ明確ではなかった。そのため、本研究では、群ロボットの動作計画問題に焦点を当て、この行動決定時における多数決と加重線形和の比較を行なった。群ロボットシミュレーション・システムを構築し、「4つのロボットからなる1つの群が群の形状を維持しつつ、障害物を回避して、目的地に向かういうシナリオを作成し、実行させた。ここで、群は、それが実現する作業により多様な形態を持ち得る。ロボットが構成する群すなわち群ロボットの動作計画問題においては、「危険の回避」と「群れの保持」なる2つの要求仕様の両者を満たす必要がある。それぞれの要求仕様の実現方法とその統合方法について、2つの方法を比較した。その結果、加重線形和による場合には運動の連続性が保証されるのに対し、多数決論理を用いた場合には、仮想力が不連続に変化するため、運動のなめらかさは犠牲になる代わりに、ある瞬間にかかる力の種類が少ないため、デッドロックの低減の観点から有効である事がわかった。