研究課題
本年度は、RoboCupを想定したシミュレータであるOpen Robot Simurator Environment (OpenSIM)をベースとして、様々な動作環境をシミュレーションできるように変更を行った。今回の変更では、環境を室内空間のモデルとし、机やイスなどの室内向けのオブジェクトの組み込みを行った。また、ロボットはこの環境の中でビジョンを中心としたセンサーからの情報をもとに行動を獲得するが、ロボット自身に掲載できるセンサーは限られるので、環境中に設置したセンサーからの情報もロボットが利用できるように外部カメラを導入した。このシミュレータに接続するロボットに強化学習を導入するところまでは至っていないが、Q学習やProfit shareingなどの強化学習法をJava言語で実装し今後エージェントに組み込むための基盤整備を行った。更に、RoboCupの世界のように色と形でランドマークを識別できる環境以外に対応するために、サポートベクトルマシンとAdaBoost法を用いたテクスチャ分析法を提案し、電子顕微鏡で撮影したタンパク質の自動抽出に適応し優れた性能が確認できた。また、非線形最適化問題の解法として使われている遺伝的アルゴリズムについて、生命情報ネットワークの解析と対象として先見的な知識を活用して効率的に解を探索する手法を確認することができた。これらの認識手法とパラメータの最適化法を上記シミュレータ上のロボットに実装し、今後実証実験を進める予定である。
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すべて 雑誌論文 (4件)
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