| 研究概要 |
「自律的・適応的に大規模・複雑な動作を実現する知能ロボット」の実現を目指した方法論である知的合成動作制御法を,多脚歩行ロボットのサッカーシュート行動実現問題に適用した.具体的には4脚歩行ロボットTITAN-VIIIに「ボールに近づきシュートする」という行動を知的合成動作制御法に基づいて進化的に実現し,「知識アレイネットワークに基づくロボットの行動進化法」の有効性・発展性を検証した.
シュート行動を知的合成動作制御法の行動進化手法に基づいて単純な動作から進化的に実現させた.すなわち各関節を回転させるJoint-Rotationを基底動作とし,最適動作合成を繰り返すことによりPTP動作,脚を所望軌跡に沿って振るSwing-Leg動作,指定歩容で前進するStep動作,ボールへ近づくApproach動作,ボールを蹴るKick動作と漸次進化させ,シュート動作を実現した.最適化のための実機動作試行回数を減らすため一部のパラメータを固定し,運動学シミュレーションによる予備的最適化を併用した.構成した知識アレイネットワークを用いてボール位置を与えると適応的に準最適シュート行動が実現できることを確認した.
また,ロボット行動の「複雑度」,「難易度」等を定量的に評価する指標としていくつかの指標を導入してロボットサッカーにおける行動例に適用して妥当性を確認し,更に知的合成動作制御法の適応的大規模システム最適化手法としての特徴を明らかにすることで,ロボットの行動の効率的学習・進化の研究のための基礎を築いた.
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