研究概要 |
本研究では,自己創出的自律適応システムの構築を目指し,以下に示す研究を行なった. 1. 疑似四足歩行ロボットの各リンクを非同期の自律エージェントとして構成し,CSCG(Continuous SpaceClassifier Generator)を適用し,四足歩行ロボット実機の歩容を獲得することを試みた.光源に向かって歩くというタスクを与えて学習を行なった所,試行錯誤の結果4足歩行の歩容が獲得されることを確認した. 2. 2台のAGVがリンクで接続された台車の制御系を各AGV毎に独立なエージェントとして構成し,強化学習を適用して各AGVの制御ルールを自動的に獲得することを試みた.しかし,本問題のような動的な環境において強化学習をそのまま適用することは困難であるため,本研究では,SLA(Stochastic LearningAutomata)を用いた予測器を強化学習と組み合わせることによりこの問題を回避している.計算機実験において,部屋の中を壁づたいに移動するというタスクを与えた場合,本手法を用いることにより2台のAGVの協調的な動作が獲得されることを確認した.
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