転移ニューロエボリューションによるロボット群の協調搬送行動の漸進的生成

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC6-1

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Incremental Generation of Cooperative Transport Behavior of Swarm Robot Systems Using Transfer Neuroevolution

著者名: 吉原 裕騎（富山大学）,早川 智洋（富山大学）,保田 俊行（富山大学）,神代 充（富山大学）

著者名(英語): Yuki Yoshihara (University of Toyama),Tomohiro Hayakawa (University of Toyama),Toshiyuki Yashuda (University of Toyama),Mituru Zindai (University of Toyama)

キーワード: スワームロボティクス|転移ニューロエボリューション|進化ロボティクス進化ロボティクス|Swarm Robotics|Transfer Neroevolution|Evolutionary Robotics

要約(日本語): Swarm Robotics (SR) は多数の比較的単純な自律ロボットを用いて, 各ロボット間での相互作用から集団行動を創発することを目的とした研究分野である. この分野で取り扱うシステム, すなわちSwarm Robotic System (SRS) は, 単体のロボットでは達成が困難なタスクをロボット同士が協調することでタスクを達成するものである. ロボットの協調行動の自動生成を目指し, 自律ロボットの制御器の設計に進化計算を用いるEvolutionary Robotics(ER) と呼ばれる手法がある. 確率的多点探索手法であるERによる行動生成では, 環境が複雑になるほど計算時間・コストが膨大になる. 本研究では複雑な環境の行動を獲得するために単純なものから漸進的に進化を行う. 特に転移ニューロエボリューションを用いることによる知識の流用がSRSの進化の効率, 協調採餌タスクにおける性能の向上に与える影響を計算機実験で検証する.