RFCNを用いた自律移動ロボットにおける形態と行動の同時最適化

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-038

グループ名: 【全国大会】平成23年電気学会全国大会論文集

発行日: 2011/03/05

タイトル(英語): Simultaneous Optimization of Autonomous Robot Morphology and Behavior using RFCN

著者名: 慶松明嗣 (横浜国立大学),矢田 紀子(横浜国立大学),長尾 智晴(横浜国立大学)

著者名(英語): Akitsugu Keimatsu(Yokohama National University),Noriko Yata(Yokohama National University),Tomoharu Nagao(Yokohama National University)

キーワード: 遺伝的アルゴリズム|神経回路網|行動制御|ロボット|物理シミュレータ

要約(日本語): 本報告では進化型神経回路網を用いて自律移動ロボットの形態と行動を同時に最適化する手法を提案する．形態はプロトタイプとよばれる単純な形状と制御機構をもった部品を組み合わせて構成される．また，神経回路網における出力ユニットをプロトタイプと一対一に対応づける．これによって，一つのネットワーク上で形態と行動を同時に記述でき，複雑な形態や協調動作を効率よく獲得することができると考えられる．本手法の性能の検証を行うために，壁を越えて目標点へ移動するというタスクを与えシミュレーションによる実験を行った．その結果，立体的な接続をもった形態が形成され，協調的に動作してタスクを達成する様子を確認することができた．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 812 Kバイト