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自律移動ロボットにおける環境情報の統合と行動学習の基本的な例として、内界、外界センサの統合によるステアリング制御の学習によって経路の移動制御を行う方式の提案を行った。車輪型移動ロボットにおけるステアリング制御量の拘束条件を考慮した遺伝的アルゴリズムによる効率的な経路計画と、内界、外界センサの統合による経路追従学習の定式化を示した。本方式はリアルタイムな計画と制御に適用可能であり、連想記憶型ニューラルネットにより、計画された経路情報、ロボットの運動、およびセンサ情報の関係を学習するものである。直線や円弧の目標軌跡に対して垂直な方向に床上に等間隔の縞模様を描き、外界センサとして利用した反射型フォトインタラプタからのタイミング信号をマイクロコントローラに取り込んで移動距離、移動速度、回転半径を計測し、同時に取得した内界センサの情報をステアリング制御の基準値として対応づけた。実験により、内界センサとしてジャイロセンサを用いた学習方式が実現可能であることを確認した。また、複数のセンサとアクチュエータの入出力処理をモジュール化し効率的に実行するためのマイクロコントローラをベースとする分散制御システムを構築し、シリアルバスを用いた通信速度の実験的評価を行った。次に、マルチエージェントシステムを構成するロボット間での局所的環境情報の通信方式として、赤外線の入射角度検出機能をもつ空間分割型赤外線無線通信システムを製作し、相手ロボットの方向検出の精度を実験的に求め、相手ロボットの移動による通信途絶を生じることなく通信ネットワークの生成が可能であることを確認した。
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