| 研究概要 |
近年,スワームロボティクス(Swarm Robotics, SR)と呼ばれる群ロボットの行動制御に関する研究分野が大きな注目を浴びるようになってきている.しかし,SR分野において頻繁に取り扱われる単純な自己組織化原理に基づく行動制御方式では,「定点に集合する」「互いに離れる」などの限定的な単純タスクしか達成されていないというのが現状である.本研究では,この状況を打破すべく,研究代表者が提案している構造進化型人工神経回路網MBEANNにベースとして可塑的群知能システムを構築するための理論を展開し,従来法では不可能であった高難易度タスクを達成することに挑戦してSRの新領域を切り開くことを目的としている.
本研究で取り扱うベンチマークとして,SR分野で取り扱われる問題の中でも最も難しいタスクに分類される「協調荷運び問題」を取り上げている.スワームを構成する各ロボットには自律的に機能分化する能力,すなわち,自らの可塑性に基づいて状況に応じた機能を生成しながら適宜自身に割り当てる能力が必要になる.本研究の計画に基づき,第二年度は,主に次の3つに焦点を当てて研究を行った.(1)MBEAN拡張理論と解析手法の構築;SRに必要な人工神経回路網を効率よく進化的に獲得させるための改良手法を開発するとともに,その群挙動を効率的に観測するため新手法を考案した.(2)実機ロボットスワームによる実験:自律移動ロボットの詳細設計および改良を行い,総計6台製作した.(3)物理シミュレータの構築:GPUコンピューティング技術を用いて島モデルの遺伝的アルゴリズムを実装方式を開発し,大幅な高速化を実現することに成功した.
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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
(1)MBEAN拡張理論と解析手法の構築:SRに必要な人工神経回路網を効率よく進化的に獲得させるための改良手法を開発するとともに,その群挙動を効率的に観測するため新手法を考案した.(2)実機ロボットスワームによる実験:自律移動ロボットの詳細設計および改良を行い,総計6台製作した.(3)物理シミュレータの構築:GPUコンピューティング技術を用いて島モデルの遺伝的アルゴリズムを実装方式を開発し,大幅な高速化を実現することに成功した.以上の通り,ほぼ計画通りに進展しているため.
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| 今後の研究の推進方策 |
(1)MBEANNの改良:これまでの単純な自然淘汰方式を改め,探索点集団中の多様性の維持と高速な進化的探索の両立を可能にさせるために進化計算に島モテルを使えるように拡張する.(2)実機SRシステムによる実験:自律移動ロホットに改良を加えてさらに台数を迫加し,計10台のSRシステムを構築する,特に,(3)物理シミュレータの構築:これまで開発した物理シミュレーションの規模を拡大させる,ことを計画している.以上の通り,ほぼ計画通りに進行中であるので,今後もこのペースで順調に進みたい.
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