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目的:実環境において自ら環境を認識し行動計画を立てて行動するロボットの実現
(1)ナビゲーションアルゴリズムの開発および実験
通路状環境を想定し、各交差点にはランドマークを設置することを前提とした。ロボットは通路状環境を認識するために、当初徘徊を行った後で通常環境をロボット自身で認識することとなる。いったんその環境が認識されれば、それをもとにしてロボット自身で経路計画が可能となる。大幅に環境が変化した場合には、改めて環境認識を行う事が必要となるが、わずかな環境変化(通路状に一時的に障害物が入るなど)はロボットの反射的行動により回避することが可能である。自作移動ロボットのナビゲーション実験を一部実施している。
(2)ロボットセンサ用非線形フィルタの開発
ロボットには多くのセンサが必要であるが、そのうちでも超音波センサは測距用として多用されている。ロボットを実環境で用いるとインパルス状ノイズに侵される場合が大変多い。本研究ではそのようなインパルス状ノイズに埋もれた信号を適切に取り出す新しい非線形フィルタを開発した。スライディングモードシステムを用いた新しいアイデアであり、従来の線形&非線形フィルタに比較してかなり有効であることを理論的実験的に示した。
(3)距離型ファジィ推論およびその応用
移動ロボットの行動計画等を判断する場合には、人間の判断がそうであるように厳密な状況判断よりは大まかな判断が有効である場合が多い。特に高いレベルでの判断にはそのような事がある。その場合の一つのアプローチがファジィ推論であると考える。本研究では従来の適合度型ファジィ推論には根本的な問題があることに注目し、それらに有効な新しいファジィ推論法として距離型ファジィ推論法を提案した。また、その推論法をもとにして新しい連想記憶アルゴリズム、新しい学習アルゴリズム等を提案し、従来のこれら方法にはない利点をいかしてロボット研究に有効に利用することを狙っている。
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