表現型可塑性を有する個体発生過程に基づくロボットの神経回路・形態の創発的形成

基于具有表型可塑性的个体发生过程的机器人神经回路和形态的涌现形成

• 批准号: 09750487
• 负责人: 石黒 章夫
• 金额: $ 1.34万
• 依托单位: Nagoya University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1997
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1997 至 1999
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-09750487/
• 关键词: 進化ロボティックス; ニューラルネットワーク; シミュレーションと実環境間のギャップ; ニューロモジュレータ; 動的再編成機能; 頑健性; 多義的・多型的回路; 身体性; 動的再構成; 創発的進化; 学習; 行動選択; 個体発生; ロボットの形態

近年,ロボットのコントローラあるいは形態をも進化的手法により,ボトムアップ的に構築することを目指す進化ロボティクスと呼ばれる分野が注目を集めている.進化ロボティクスは,設計者がロボットの身体性や,ロボットとその環境との間に存在する相互作用を陽に意識しなくとも,コントローラの構築に反映されるため,強力な設計手法となりうる.また,コントローラとしてニューラルネットワークを用いた場合,ニューラルネットワークはセンサ入力とアクチュエータ出力を直接結びつける極めて低次レベルのコントローラの記述法であり,このため逆に高い創発性が期待できるという優れた特徴を有している.ところで,進化過程には通常多大の計算時間を必要とするため,進化過程は必然的にシミュレータ上で行う.しかしながら,シミュレーション環境と実環境は似て非なるものであり(摩擦やノイズ,センサの個体差などの不確定要素が多数実世界には存在する),また進化は通常経験させた環境に特化する傾向にあるため,進化させた個体が実環境ではしばしば適切に機能しないという問題が指摘されている.そこで,本研究では,「シミュレーションから実環境へのシームレスな移行」の実現を目的とし,「コントローラの構築において,何を進化の対象とするか?」という根元的な問題から考察を行った.その結果,行動主体(ロボット)と環境との間に存在するフィードバックループの調節の仕方を進化の対象とすることにより,この問題が大幅に緩和されることがわかった.ここで,状況に応じてフィードバックルーブを調節するということは,シナプス荷重に全情報を埋め込んでいた従来の一義的なモデルと異なり,ニューラルコントローラの構造が多義的・多型的になることを意味している.そこで,この機能を実現するために,実際の生物で観測される,神経修飾物質(ニューロモデュレータ)による神経回路の動的再編成現象に着目し,モデルを構築した.提案する手法の妥当性を検証するために,ペグを光源までロボットが押すというタスクを例に取り,シミュレーションと実機を用いた実験を通して検証した.その結果,シナプス荷重を進化の対象とする従来手法は,シミュレーションでは高い評価を得ていた個体が,実環境に移行するとその機能が破綻した.一方,提案する手法では,実環境においてもシミュレーションと同様の機能が発現することが確認できた.本手法は,進化と学習というこれまで乖離して扱われていた概念を有機的に融合することができ,かつ環境変動に対して,高い頑健性を有することが確認された.このため,学術的のみならず産業的にも極めて高い価値を有するものと確信する.

In recent years, the technique of evolving the ロボットのコントローラあるいは formをもにより, ボトムアップ's にconstructed することを Eyes pointed out すevolution ロボティクスとHU ばれる分野が NOTE を collectionめている.Evolution ロボティクスは, Designer がロボットのphysical nature や, ロボットとThe environment, the existence, the interaction, the consciousness, the structure Architectural reflections, powerful design techniques, となりうる.また, コントローラとしWhen the てニューラルネットワークを uses いた, the ニューラルネットワークはセンサ enter力とアクチュエータ出力をDirect knot びつける extremely めてlow times レベルのコントローラのnarrative methodであり,このため inverse high いcreative nature がexpectationできるという优れた特徴を有How long does it take to calculate the evolution process? The process of evolution is inevitable. The environment is similar to the environment. The environment is not the same as the environment. Uncertain factors include the existence of most worlds and the evolution of the environment. Specialization is a tendency, evolution is an individual, and the environment is a function that is suitable for the environment. The problem of the problem is pointed out.ンから実Environmentへのシームレスな动」の実appearをpurposeとし,「コントローラのstructure Architectural design, how to evolve the image of the image? "The question of the root of the problem and the investigation of the line"た.そのRESULT, action subject (ロボット) and environment and existence between するフィードバックループの Adjustment の Shi Fang を Evolution の対 resemble と す る こ と に よ り, こ の problem が に eased significantlyされることがわかった.ここで, status に応じてフィードバックルーブを adjustmentするということは,シナプス重にFull informationをburyめ込んでいた従来の一义的なモDifferent structuresをmeans している.そこで, このfunction を実appears するために, 実记のbiotic で観measure される, God's modified substance (ニューロモデュレータ) and God's circuit's reprogramming The image is the object, the object is the construction. The propriety of the proposal is the proof of the validity of the method.グを光源までロボットが pressing すというタスクを Example にtakeり, シミュレーションとThe result of the failure is the result of the failure, the load is the load, and the evolution is the image.する従来 Techniqueは,シミュレーションでは高いvaluation価をgetていたIndividualが,実environmentにTransition するとその Function が した. One party, proposal する Technique では, 実Environment においてもシミュレーションと同様の Function が発appears することがConfirmation できた.This technique は, Evolution and learning, the concept of evolution and learning, the concept of organic integration and fusionができ, かつEnvironmental change に対して, high いfirmness を有することがconfirm された.このため, academic のみならずindustrial にも极めて高い価値を有するものと成する.

项目成果

石黒章夫 他: "個体発生過程を用いたニューラルコントローラの進化的生成" 第36回計測自動制御学会学術講演介予稿集. 709-710 (1997)

Akio Ishiguro 等人：“使用个体发生过程的神经控制器的进化生成”第 36 届仪器与控制工程师学会学术会议论文集 709-710 (1997)。

藤井亮暢 他: "動的再編成機能を有したニューラルネットワークによる多脚歩行ロボットの歩容制御" 第8回インテリジェントシステム・シンポジウム講演論文集. 497-500 (1998)

Akinobu Fujii 等人：“使用具有动态重组功能的神经网络对多足步行机器人进行步态控制”第八届智能系统研讨会论文集 497-500（1998 年）。

近藤敏之 他: "表現型可塑性を有するニューラルコントローラの進化的構築" 第15回日本ロボット学会学術講演会予稿集. 1. 167-168 (1997)

Toshiyuki Kondo 等人：“具有表型可塑性的神经控制器的进化构建”日本机器人学会第 15 届年会论文集 1. 167-168 (1997)。

近藤敏之 他: "動的再編成機能を有するニューラルネットワークを用いた自律移動ロボットの行動制御" 第16回日本ロボット学会学術講演会予稿集. Vol.1. 587-588 (1998)

Toshiyuki Kondo 等：“使用具有动态重组功能的神经网络进行自主移动机器人的行为控制”日本机器人学会第 16 届年会论文集第 1. 587-588 卷（1998 年）。

近藤敏之 他: "自律移動ロボットの形態形成と制御器の共進化的獲得" 平成9年度電気関係学会東海支部連合大会講演論文集. 363-363 (1997)

Toshiyuki Kondo 等人：“自主移动机器人的形态发生和控制器的共同进化获取”电气工程学会 1997 年东海分会会议记录 363-363 (1997)。