センサ進化によるロボットの形態と行動の共創的設計

通过传感器进化共同创意设计机器人形态和行为

基本信息

批准号：
06J02972
负责人：
杉浦孔明
金额：
$ 1.22万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2006
资助国家：
日本
起止时间：
2006 至 2007
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-06J02972/
关键词：
センサ進化身体性形態による計算

项目摘要

本研究の目的は,ロボットの形態の一部であるセンサと制御系の一部である認識器を環境の解釈系として扱い,進化論的計算など機械学習の手法を用いて,解釈系と制御系を同時に最適化することである.従来,ロボットの形態はアクチュエータや制御系とは別の観点から設計されてきたが,形態・制御系・環境の三者のバランスを考慮すれば簡単な制御系で安定な制御や知的な振る舞いを実現できる.このような考えに基づき,第1年度は,タスクを固定して,ロボットのセンサ形態と制御系をシミュレータ上で同時に設計する手法を提案し,実機を用いて有効性を検証した.加えて,光センサのTDOA(Time Difference of Arrival)からセンサ間距離を逐次的に推定することにより,未解釈のセンサデータから身体モデルを構築する手法を提案した.これにより,形態が変化し得るロボットの身体モデルを安価に推定することができるようになった.本年度は初年度に提案した手法を拡張し,複数のタスク環境において行動学習を高速化する形態の設計法について研究を行なった.シンプレクス交叉とQ学習に基づいてセンサ形態と制御系を同時設計する手法を提案し,ライントレースロボットに提案手法を適用した.シミュレーション上で複数のライントレースタスクを自動生成してロボットに走行させる実験を行ない,提案手法による設計解がセンサを効率的に配置してマルコフ性を回復するような状態空間を獲得することを明らかにしている.

这项研究的目的是将传感器（作为机器人形式的一部分）和识别器（作为控制系统的一部分）作为环境的解释系统，并使用机器学习方法（例如进化计算）同时优化解释和控制系统。通常，机器人表格是从不同的角度设计的，而不是执行器和控制系统，但是如果您考虑表单，控制系统和环境的三个部分之间的平衡，则简单的控制系统可以实现稳定的控制和智力行为。基于这个想法，在第一年，为了同时在模拟器上设计机器人的传感器形式和控制系统，我们提出了一种修复任务并在模拟器上同时设计机器人的传感器形式和控制系统的方法，并使用实际机器验证其效力。此外，通过顺序估计传感器与到达的距离之间的TDOA（光传感器的时间差），我们提出了一种从未解释的传感器数据构建身体模型的方法。这允许对形态可以改变的机器人的身体模型进行廉价估计。今年，我们扩展了第一年提出的方法，并研究了一种设计方法，以加快在多个任务环境中行为学习的形式。我们提出了一种基于单纯形跨界和Q学习同时设计传感器形式和控制系统的方法，并将提出的方法应用于线路痕迹机器人。我们进行了一个实验，其中在模拟中自动生成多个线跟踪任务并使机器人运行，并揭示了使用所提出的方法的设计解决方案可获得有效地安排传感器并恢复Markovity的状态空间。