| 研究概要 |
「基本的動作の制御のみを与えれば自律的・適応的に大規模・複雑な動作を器用に実行できる知能ロボット」の実現を目指した方法論である知的合成動作制御法を,多脚歩行ロボットサッカーにおけるシュート行動実現問題に適用して「知識アレイネットワークに基づくロボットの行動進化法」の有効性・発展性を示すことを目的とした.具体的には4脚歩行ロボットTITAN-VIIIによる「ボールに近づきシュートする」行動を知的合成動作制御法に基づいて進化的に実現し,手法の有効性・発展性を検証した.
シュート行動を知的合成動作制御法の行動進化手法に基づいて単純な動作から進化的に実現さた.まず関節の回転Joint-Rotationを基底動作とし,最適動作合成を繰り返すことによりPTP動作,脚を振るSwing-Leg動作,一歩前進するStep動作,ボールへ近づくApproach動作,ボールを蹴るKick動作と漸次進化させ,最終的にShoot動作を実現した.最適化のための実機動作試行回数を減らすため一部パラメータを固定し,運動学シミュレーションと遺伝的アルゴリズムによる予備的最適化を併用し,可調整制御パラメータを最適化して各動作の知識アレイを構成した,これを階層的に接続して構成した知識アレイネットワークを用いて,ボール位置を与えると適応的に準最適シュート行動が実現できることを確認した.
また,ロボットの行動学習・進化を研究し,行動を定量的に評価するために,ロボット行動の「複雑度」,「難易度」等を定量的に評価する指標としていくつかの指標を導入した.上述のロボットサッカーのシュート行動に適用することによって,導入した指標の妥当性を確認すると共に,効果的な行動学習法の指針を検討した.
更に知的合成動作制御法の適応的大規模システム最適化手法としての特徴を明らかにすることで,ロボットの行動の効率的学習・進化ばかりでなく,広く大規模工学システムの進化的設計に応用できる手法で有望であることを示した.
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