進化的アルゴリズムによる適応構造の自律分散型姿勢制御法の研究

1. 形状可変三次元トラス構造が姿勢を変更するとき、可動要素数が多いと各節点の位置や全体姿勢を把握すること自体が複雑かつ困難となる。この問題に対して、各瞬間での位置関係を微分幾何学的に記述し、かつ三次元適応構造の挙動応答を運動学的に解析する有限要素モデルを構築することに成功した。2. 分散型の処理機構であるセルラーオートマトン(CA)を構造最適化に利用することを提案し、CAの最適化には探索能力に長けている遺伝子アルゴリズム(GA)を用い、関数パラメータを染色体へコーディングし、その目的に応じて進化させ、進化的CA(ECA)を自動的に創り出す手法を確立し、より進化的なアルゴリズムを開発した。3. 1で開発した有限要素モデルを介して、2により創出されたECAを用いて自律分散型制御則を進化的かつ自動的に生成するアルゴリズムを開発した。さらに、ECAを用いてより具体的な構造最適化問題を解き、十分適用可能であり、本手法の有効性を確認した。4. 一端を支持され、他端に作業負荷を受ける適応トラスモデルを対象に、数種の位置、方向の静的及び動的負荷(作業負荷ベクトル)を初期条件として与え初期姿勢から出発して、3で獲得された自律分散型制御則を適用して、自動的に最終姿勢に至る。この間の全ひずみエネルギーは初期段階で速やかに減少しており、最終姿勢は初期姿勢に依存することなく何れも最適姿勢に非常に近い姿勢となった。また、制御エネルギーも最小エネルギーに極めて近くなり、さらに、動的負荷時においては、各姿勢変更時の姿勢安定化、振動についても十分許容範囲であり、これは本研究で開発した自律分散型制御則がきわめて有効であることを確認できたことを意味している。5. 5段の形状可変トラス構造を試作し、自律制御プログラムを開発し、本制御則の有効性を実験的にも検証した。

1. 形状可変三次元トラス構造が姿勢を変更するとき、可動要素数が多いと各節点の位置や全体姿勢を把握すること自体が複雑かつ困難となる。この問題に対して、各瞬間での位置関係を微分幾何学的に記述し、かつ三次元適応構造の挙動応答を運動学的に解析する有限要素モデルを構築することに成功した。2. 分散型の処理機構であるセルラーオートマトン(CA)を構造最適化に利用することを提案し、CAの最適化には探索能力に長けている遺伝子アルゴリズム(GA)を用い、関数パラメータを染色体へコーディングし、その目的に応じて進化させ、進化的CA(ECA)を自動的に創り出す手法を確立し、より進化的なアルゴリズムを開発した。3. 1で開発した有限要素モデルを介して、2により創出されたECAを用いて自律分散型制御則を進化的かつ自動的に生成するアルゴリズムを開発した。さらに、ECAを用いてより具体的な構造最適化問題を解き、十分適用可能であり、本手法の有効性を確認した。4. 一端を支持され、他端に作業負荷を受ける適応トラスモデルを対象に、数種の位置、方向の静的及び動的負荷(作業負荷ベクトル)を初期条件として与え初期姿勢から出発して、3で獲得された自律分散型制御則を適用して、自動的に最終姿勢に至る。この間の全ひずみエネルギーは初期段階で速やかに減少しており、最終姿勢は初期姿勢に依存することなく何れも最適姿勢に非常に近い姿勢となった。また、制御エネルギーも最小エネルギーに極めて近くなり、さらに、動的負荷時においては、各姿勢変更時の姿勢安定化、振動についても十分許容範囲であり、これは本研究で開発した自律分散型制御則がきわめて有効であることを確認できたことを意味している。5. 5段の形状可変トラス構造を試作し、自律制御プログラムを開発し、本制御則の有効性を実験的にも検証した。