生物の集団意思決定を模倣する自律分散自己組織ロボットの集合／変形メカニズムの実現

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本研究は生物の自己組織化のメカニズムを模倣するロボットシステムを実現することで，自律分散管理における集合体の意思決定メカニズムを明らかにすることが目的である．かねてより開発してきた赤外線デバイスを用いた細胞性粘菌の特性の再現は計画されているが，観測情報に基づく自己組織化を実現する行動選択は明らかでなかった．この行動選択について独自の行動ルールを作り込んでしまえば，明らかにするはずであった集団の自律性についてのメカニズムに研究者の先入観が紛れ込んでしまう恐れがある．したがって，本研究ではこの行動ルールに機械学習を用いることを考え，本年度は本研究に適した機械学習の学習モデルを模索する研究活動に取り組んだ．本研究課題では細胞性粘菌の行動を模倣するシステムを開発するため，まずは模倣学習についての知見を収集する必要があった．また，都合よく本研究課題とは別に模倣学習を用いたロボットの動作生成の研究プロジェクトに参加していたため，そこでの研究活動と合わせて自己組織ロボットに活用する手段を模索した．これらの研究活動では，ロボットの応答値から指令値を予測する学習モデルの研究開発に従事したが，開発する学習モデルを自己組織ロボットへ転用することを考慮し，制御対象のロボットの時系列データと制御対象外の独立して行動する対象物の時系列の観測データを組み合わせた学習モデルを実現するべく研究活動に取り組んだ．これは，自己組織化において，制御対象である個々の自律分散型ロボットは，周囲に存在する他ロボットの観測データに基づいて自身の行動を選択しなければならない状況への転用を想定した学習モデルである．この学習に則した目標タスクとして，本年度は画像から得られた座標情報からロボット動作の行動選択を行うタスクを設定し，これら学習モデルの基本形を完成させる研究成果が得られた．