半教師ありニューラルネットワークによる場所細胞の獲得とロボットの自律移動制御

摘要

ラットの海馬には自身が特定の場所に居るときにだけ選択的に反応する細胞が存在することが知らrnれており,場所細胞と呼ばれている.近年この場所細胞を工学的に実装して自律移動ロボットに利用する研究が行われている.本論文においても,半教師あり学習が可能なニューラルネットワーク,ssSOINNを用いて環境から場所細胞を獲得し,ロボットの自律移動を実硯する手法を提案する.提案手法はチ抑二適切な場所細胞の個数や環境の大きさを事前に与える必要がないことや,人工的なランドマークを川いない,目的地が変更されても再学習の必要がない,同じ知覚入力を得る場所が複数あってもそれらを混同しにくいなど,従来手法の問題点多くを解決している.また人間が与える少数の教示から場所に対応する名前を学習することで,人間との簡単な言語インタラクションが可能となることも示す.ssSOINNを使ったことで,与えられる教示の種類が事前に分かrnらなくても学習ができ,後からの追加学習も可能となる.加えて反復深化法を用いて自律的な環境の探索も行う.シミュレーションと実機の両方で実験を行い提案手法の有効性を確認した.