| 研究概要 |
多種類の異なるセンサ情報を利用して動作環境に対して適応的に行動するロボットを実現するためのニュ-ラルネット技術を研究すべく、以下の項目を行った。
1.9台の並列プロセッサ(トランスピュ-タ)システムによるニュ-ラルネットシミュレ-タの実現
2.多種類のセンサ情報の融合のためのシステム実現ーセンサインタフエ-ス可能なトランスピュ-タボ-ドの開発と通信ル-タ、ネットワ-クプロトタイプ用Lisp環境の開発
3.大量センサ情報処理のための画像認識実験ー6人の顔画像の識別学習を実用的な速度で実現
4.バックプロパゲ-ション法を用いたフィ-ドフォワ-ド・フィ-ドバック制御ーロボット動作の適応性をあげるため1つのネットワ-クで動的に学習する方式の提案
5.多種類センサ処理のための相関情報ネットワ-クの実現方法を提案値域拡大操作、直交化のための独立度の導入
以上の項目を通してロボットのフィ-ドフォワ-ド・フィ-ドバック制御用のネットワ-クと多種類のセンサ情報の相関学習用ネットワ-ク群を組み合わせれば,多くのセンサを有する自律ロボットをニュ-ラルネット群により統一的に実現できる可能性もでてきた。
本研究で開発したシステムは、容易に拡張可能な並列分散システムであり、試行索誤を伴う研究用ニュ-ラルネットシミュレ-タとして実用的な価値があることを確認した。
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