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本研究では、有償または無償でネット等から入手可能な機能別のモジュール群を用いて構成された知能ロボットの作業プログラムの自動チューニングについて、作業プログラムの構造を元に自動チューニングを行う手法の基礎を確立することを目的とする。作業プログラムの個々のモジュールの機能・性能を考慮し全体の最適化を行うには、一般には開発者の異なる個別に開発された機能モジュールを接続・比較可能とした上での評価法が必要となる。パラメタやモジュールの選択によって変化する作業プログラムの性能について、その仕様の実現度をシミュレーションで評価し自動チューニングを行う新しい手法を提案・開発し、その有効性を実験により実証する。
H26年度は、仕様レベルでの解析として、インタフェースの接続関係をpythonで作成した開発環境でコンポーネント間の接続を変更しながら上記のシミュレーションを元に解析を行った。ここでは伝播する成分の有無（接続関係）と型を考慮して、定量的な値については実装レベルでの解析で行った。実証実験における作業の実装レベルでの不確かさと性能の計測と解析は、実証実験環境において、作業の不確かさとパフォーマンスの理論値と実環境下での実測値と比較・解析した。一部の成果を査読付きの国際会議で発表した。数値シミュレーションのvalidityを解析する方法について述べたもので、自動的に最適化を行うためのシミュレーション空間を構成した際の、その解の妥当性をmaximaの数式処理によって導出した解の区間により解析している。一般の向けのシミュレーションエンジンは必ずしもそのまま用いることができるわけではなく、カスタマイズや妥当性のチェックの必要性がある。
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