| 研究概要 |
本研究課題は,超音波センサとCCDカメラを環境認識システムとして用いた自律型移動ロボットに対し,その走行制御スキルをファジィ/ニューラルネットワーク複合システムにより進化的に獲得することを目的としている.平成14年度においては,研究の初期段階として既存の自律型移動ロボットにCCDカメラを用いた画像処理機能を実装するとともに,動的障害物として使用する複数の小型移動ロボットを試作した.試作した小型移動ロボットは,主要設備の一つとして購入した双方向通信可能な無線通信ユニットを搭載しており,ロボット間通信はもちろん,1台のホストコンピュータからすべての移動ロボットを同時に制御することができる.また,研究の第2段階として,オペレータの操作スキルに基づく自律型移動ロボットの走行データを獲得するために,外界センサ(超音波センサとCCDカメラ)から得られる環境情報をコンピュータ上に図示し,それを見ながらオペレータが移動ロボットを操作できるシステムを開発した.このシステムを用いてオペレータの操作データを獲得し,操作時にオペレータが感じる障害物に対する衝突危険度に着目してオペレータの操作スキルを分析した.その結果から,静止している障害物に対する危険度(静的危険度)と,動いている障害物に対する危険度(動的危険度)をファジィルールとして記述した.さらに,それを評価関数として自律型移動ロボットが環境に応じて適切な基本行動パターン(直進,左右旋回,停止など)を選択できるように,ニューラルネットワークを遺伝的アルゴリズムを用いて進化的に学習させた.その結果を用いて実験を行い,外界センサ情報に基づいて静的・動的障害物を回避しながら目的地点まで自律的に走行できることを確認した.
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