| 研究課題/領域番号 |
14658107
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| 研究機関 | 独立行政法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
田中 敏雄 独立行政法人産業技術総合研究所, 脳神経情報研究部門, 主任研究員 (10344136)
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| 研究分担者 |
栗田 多喜夫 独立行政法人産業技術総合研究所, 脳神経情報研究部門, 副部門長 (10356941)
西田 健次 独立行政法人産業技術総合研究所, 脳神経情報研究部門, 主任研究員 (50344148)
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| キーワード | 場所細胞 / 移動ロボット / ナビゲーション / 自己組織化マップ / ニューラルガス / 強化学習 |
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| 研究概要 |
ラットの場所細胞の機能を工学的に実現し、自律移動ロボットのナビゲーションの可能性を検討するために、以下の実験を行った。
1.移動ロボット(Nomad)が壁や障害物に衝突しないように、あらかじめ自分の前方の領域が広い空間を移動するようにプログラムを精緻化した。
2.Nomadを室内の実験環境で移動させることにより、Nomadのodometry情報から位置情報を獲得し、この位置情報からニューラルガスと競合ヘブ学習を用いて位置マップを形成し、アクタークリティック法によりナビゲーションを行い、有効性を示した。また、先に提案した自己組織化マップ(SOM)による方法と性能比較を行い、以下のような知見が得られた。
(1)ニューラルガスと競合ヘブ学習による位置マップでは、移動ロボットの移動の軌跡のトポロジーを保った位置マップが形成されることが分かった。
(2)いずれのナビゲーションでも、スタート位置により、最小ステップでゴールへ到達するために、ゴールに対して左側を通るパスと右側を通るパスが形成されることが分かった。また、SOMの位置マップを用いたナビゲーションの場合は、スタート位置により異なる経路を通りゴールへ到達する傾向があるのに対して、ニューラルガスと競合ヘブ学習の位置マップを用いたナビゲーションの場合は、パスに沿って移動するために、1つの経路を通る傾向があることが分かった。
3.これらの実験結果から自律移動ロボットのナビゲーションの可能性がある程度明らかになったと考えられる。そこで次に、環境の見えの情報から自分の位置を同定しナビゲーションを行うために、以下の実験を行っている。
ロボットに全方位カメラを取り付け、全方位画像を得る。全方位画像をパノラマ画像に変換し、そのパノラマ画像から特徴量を抽出し、ロボットの見えの情報と位置の関係から場所細胞を形成する方法について検討し、シミュレーションを行っている。
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