自走式ロボットのための連続値環境に対応したクラシファイアシステムの適用研究

摘要

近年，ロボット制御，医療，業務やサービスなど多くの分野で，人工知能の導入による効率化，自動化が期待されている．人型ロボットPepperは内分泌型多層ニューラルネットワークと呼ばれる特殊なニューラルネットを用いて感情表現を実現している．その感情表現システムを生かした接客や受付など，様々な用途で活用されている．ロボット制御に強化学習やニューラルネットワークを適用した事例は多く存在する．本研究では自走式芝刈ロボットのための人工知能を用いた自律制御システムを構築することを目的とする．本研究で対象とする自走式芝刈ロボットは，電磁波を発生するワイヤーで区切られたエリアをロボットがランダムに走行して芝刈作業を行い，バッテリーの電圧低下が感知されれば充電場所に戻り，充電後また作業を再開するという単純な行動ルールに基づく制御システムが採用されている．本研究では，このようなロボットがランダムに行動を選択することは，作業効率の観点から非合理的であると考え，ロボットに，実数値環境に適用可能なクラシファイアシステムであるNXCS（Neural network eXtended Classifier System）を適用し，自律的に効率的な行動ルールを学習することで作業時間短縮，消費電力削減の実現ができるシステムの開発を目的とする．また，数値実験により提案手法の有効性を示す．