| 研究概要 |
ロボット・フィールド上方に般若したビデオカメラ(グローバルビジョン),ホストPC1台(画像処理サーバ,通信中継サーバ,リモートブレイン用プログラム),ホストPCに内蔵された画像キャプチャーボード,ロボット5台から構成されるロボットシステムを構築し,次の4つの研究を行った.
第1に,ロボットのマーカ認識において,照明条件に頑健な色抽出法の研究を行った.この目的のために,背景色(床画の緑色)とマーカの色(黄と青の2色),ボールの色(オレンジ)の閥値データベースを利用した方式を考案し,評価実験を行った.特に,濃い影の領域を人工的に生成し,影の存在するロボット・フィールド上での3色の抽出も試みた.実験では,商い正抽出率と,低い誤抽出率が得られ,提案方式の有効性を確認することができた.
第2に,ロボス社製の4輪全方向走行型ロボットを使用して,走行制御の学習法に関する研究を行った.学習法としては強化学習の一種であるQ学習を用いた.具体的な例題として,ロボット1台が静止状態から目標点へ直進するタスクを取り上げて学習実験を行った.実験の結果,直線軌道の角度誤差を半減させるという効果を得ることができた.
第3に,マルチエージェント・システムにおける行動学習法として,方策勾配法を用いた学習方式を考案した.応用例として,獲物と複数ハンターとによる「追跡問題」,カーリングにおける簡単な2体力学問題の逆間題,サッカーエージェントにおけるキッカーとレシーバとの協調行動問題を取り上げて,学習実験を行い,その有効性を検証した.
第4に,移動ロボットの誘導制御に用いるために指示位置情報が取得可能な小型ポインティング装置を開発した.
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