研究課題
若手研究(B)
同時に複数のタスクを達成する多目的最適化手法は、日常生活の場へロボットの応用範囲を広げるために必要と考えられる。進化ロボティクスや強化学習ではマルチタスクの問題は良い結果が得られるような効果的な方法が提案されていない。または、シミュレーションで生成したニューラルコントローラーをロボットで実際に実験を行ってきた。この研究ではリアルハードウェアニューラルコントローラ多目的進化によるマルチタスク実行を考えた。19年度に開発した進化アルゴリズムおよびコミュニケーションメカニズムに基づき、20年度はリアルハードウェア進化を使用してマルチタスク実行するロボットを開発した。または、ニューラルネットの構造を小規模にするためにニューラルネットの構造を多目的遺伝的アルゴリズムの目的関数に追加した。まず、シミュレーションで小さいニューラルネットワークを生成しそのニューラルネットをリアルハードウェアで進化させる方法をとった。多目的進化で小さいニューラルネットワークを進化が可能となることを確認した。この研究ではシミュレーションと実験ではe-puckロボットを使用した。この研究は、ハイインパクトジャーナル(IEEE Transactions on Robotics)と国際会議等(IROS, ICRA)で発表した。この研究の結果はVertical news でも掲載された。
すべて 2009 2008 2007 その他
すべて 雑誌論文 (4件) 学会発表 (3件) 図書 (1件) 備考 (1件)
Int. Journal of Innovative Computing, Information and Control (to appear)
Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (JACIII) Vol. 12, No. 4
ページ: 377-381
International Journal of Artificial Life and Robotics, 2007 Vol. 12, No. 1
ページ: 53-58
IEEE Transactions on Robotics Vol. 23, No.6
ページ: 1225-1234
http://www3.u-toyama.ac.jp/robot/capi.html