進化計算手法を用いたロボットの制御系学習に関する研究

摘要

近年，人間と同じ現実の環境で動作するサービスロボットの研究が多く行われており，中にはiRobot社のRumbaなど実用化されたものもある．そのようなサービスロボットの制御系設計において，現実の環境は，設計者の予想や想定を超える状況もあり，あらゆる状況への対応をあらかじめ記述しておくことはきわめて困難である．そこで，ロボット自体に学習能力を持たせ，学習により，自己の取り得る行動を獲得することが有用である．本研究では，遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm: GA)により最適な行動を実現する制御系の学習をする手法の構築を目的とする．学習した回路はFPGAに書き込み，実際のロボットを動作させることで評価を行い，最適な行動の獲得を行う．本稿では，対象とするロボットをヘビ型ロボットとし，その開発について報告する．