| 研究課題/領域番号 |
18K11506
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| 研究機関 | 東京電機大学 |
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研究代表者 |
柏崎 尚也 東京電機大学, 理工学部, 教授 (60204385)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 群ロボット / 感性情報処理 / ゲーム理論 / メッシュネットワーク / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
感性パラメーターによる数値化された感性情報を，機械学習に適応させるために，感性パラメーターの規格化を行い，機械学習に対応するようにした。機械学習による結果が，有意義な個性を反映したものであるかの検証と出力要素の検討を引き続き行っている。同時に，個性のある要素からなる群ロボットの協調作業をゲーム理論によって制御しようとしている。この研究においては，協調型ゲーム理論が持続的に協調制御をするために，状態の一部を相手に公開することで協調性のある収束をすることがわかった。現在は，境界条件を指定した上で，複数個体の協調型ゲーム理論による制御において，どのようなデータをどれくらい公開すれば最適な結果が得られるかのシミュレーションによるモデル実験を行っている。群ロボット間の通信については，メッシュネットによるヒエラルキーレスのネットワークを検討している。メッシュネットにおける問題として従来から検討されているトラフィック問題をシミュレーション実験によって追試検討した。メッシュネットの一部のノードが欠損した場合（群ロボットにおいては構成ロボットの一部が故障した場合に相当する），欠損したノードの持つデータが喪失する。各ノードの個性データをメッシュネット上の他のノードに分散バックアップできるようにプロトコルの検討を行った。メッシュネット上ノードにおける結合数および，伝達情報量の制御を行うことによって，トラフィック数の制御しつつ喪失データの再現性の関係を明らかにすることがわかった。この結果からプロトコルを提案しモデルを構築できるように，シミュレーション実験を開始している。個性を持ったロボットには，外因に関する要素も大きい。実機による検証は重要である。本年度は，3Dプリンターを購入し，実機テスト用のプロトタイプの製作が円滑に進むようにした。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
・感性パラメータの機械学習については，先行研究の事例から発展した手法を検証しつつある。
・ゲーム理論においては，協調型ゲーム理論の発展形をモデル化できるところまで進んでおり，当初の予定をクリアしている。
・メッシュネットについては，多重化によるトラフィック増大の現象解析を確認でき，ノード制限と伝達量のコントロールによるメッシュネット全体でのバックアップ機能が可能であることを突き止めている。これからシミュレーションによるモデル実験を計画できている。
・実機の作製は，プロトタイプの作製まで進んでおり，センサー位置や認知機構など先行研究を参考に具体的な検討に入っている。感性データによる動作の個性化については，困難な課題が山積しそうなので，設計変更が容易なように工夫した個体設計を進めている。
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| 今後の研究の推進方策 |
・感性パラメータの機械学習による課題については，機械学習の結果が曖昧性を維持するようにする必要がある。機械学習の学習不十分と曖昧な出力を区別する定義等が必要であると考える。結果を感性パラメーターで示すなど検討を進めていきたい。また，機械学習の結果をロボットの動作に反映させる方法について，当初の計画を前倒しにして検討していきたい。
・協調型ゲーム理論の群ロボットへの応用は，まずはコンピューターでのシミュレーション環境を整えて，多種なモデルにおいての解析が可能なようにしたい。2019年度中に幾つかのモデルを発表できればと思う。
・メッシュネットについては，ノードと伝達ルールのシミュレーションを進めていく。ノード欠損時の復旧率についても検討する必要がある。
・実機の制作は，コンスタントに進めていく。特に，無線を用いた通信については，メッシュネットの構築と合わせて検討していく。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
予定よりも人件費が大きくなったため，購入を予定していたサーバーを再検討し，さらにロボット製作に3Dプリンターが不可欠なことがわかったため物品購入を調整した結果，購入を予定していた部品等が予算不足で購入できず，2019年度の予算と合わせて購入を再計画することとした。以上から，次年度に10,004円を繰り越して使用させて頂きたい。
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