場所細胞による移動ロボットのナビゲーションの研究

昨年度の研究において、ロボットの見えの情報と位置の情報を用いてニューラルガスにより、場所細胞の位置マップを形成し、わずかな誤差(平均誤差3.8cm)でロボットの見えの情報から位置情報に変換できることが分かった。本年度は、この位置マップを用いて場所細胞間に経路を設定し、この経路に沿ってロボットを移動させることにより、移動誤差があってもゴールへ到達できるナビゲーションの方法を提案し、その有効性を計算機シミュレーションにより示した。まず、場所細胞の位置マップを用いて、ロボットの見えの情報から自己位置を推定するアルゴリズムを開発し、次に、場所細胞の経路に沿ってロボットを移動させるナビゲーションの方法を開発した。(1)自己位置推定ロボットがある位置に置かれたときのロボットの見えの情報を場所細胞の位置マップに入力し、出力が最も大きくなる場所細胞を1個選択する。次にロボットを移動させ、そのときの見えの情報を位置マップに入力し、もし選択した場所細胞の出力が増大すれば、前と同一方向に、減少するなら逆方向に移動させる。このようにして選択した場所細胞へロボットを移動させる。場所細胞に到達できれば、場所細胞の位置情報から自己位置が推定できる。(2)ナビゲーションまず、ロボットは場所細胞の位置マップを用いて自己位置推定を行い、場所細胞へ移動する。次に場所細胞の経路に沿って移動するために、場所細胞の持つ経路情報に従って次の場所細胞を1個選択し、移動する。もし、移動誤差が生じ選択した場所細胞へ到達できないならば、自己位置推定と同じアルゴリズムを用いて、選択した場所細胞へ移動する。この様にロボットを場所細胞の経路に沿って移動させ、移動誤差を補正することによりゴールへ到達させる。経路の学習は、以前提案した強化学習の1つであるactor-critic法を用いて行っている。このような方法により、ロボットの見えの情報から移動ロボットのナビゲーションを行い、計算機シミュレーションにより移動誤差があってもゴールへ到達できることを示した。

昨年度の研究において、ロボットの見えの情報と位置の情報を用いてニューラルガスにより、場所細胞の位置マップを形成し、わずかな誤差(平均誤差3.8cm)でロボットの見えの情報から位置情報に変換できることが分かった。本年度は、この位置マップを用いて場所細胞間に経路を設定し、この経路に沿ってロボットを移動させることにより、移動誤差があってもゴールへ到達できるナビゲーションの方法を提案し、その有効性を計算機シミュレーションにより示した。まず、場所細胞の位置マップを用いて、ロボットの見えの情報から自己位置を推定するアルゴリズムを開発し、次に、場所細胞の経路に沿ってロボットを移動させるナビゲーションの方法を開発した。(1)自己位置推定ロボットがある位置に置かれたときのロボットの見えの情報を場所細胞の位置マップに入力し、出力が最も大きくなる場所細胞を1個選択する。次にロボットを移動させ、そのときの見えの情報を位置マップに入力し、もし選択した場所細胞の出力が増大すれば、前と同一方向に、減少するなら逆方向に移動させる。このようにして選択した場所細胞へロボットを移動させる。場所細胞に到達できれば、場所細胞の位置情報から自己位置が推定できる。(2)ナビゲーションまず、ロボットは場所細胞の位置マップを用いて自己位置推定を行い、場所細胞へ移動する。次に場所細胞の経路に沿って移動するために、場所細胞の持つ経路情報に従って次の場所細胞を1個選択し、移動する。もし、移動誤差が生じ選択した場所細胞へ到達できないならば、自己位置推定と同じアルゴリズムを用いて、選択した場所細胞へ移動する。この様にロボットを場所細胞の経路に沿って移動させ、移動誤差を補正することによりゴールへ到達させる。経路の学習は、以前提案した強化学習の1つであるactor-critic法を用いて行っている。このような方法により、ロボットの見えの情報から移動ロボットのナビゲーションを行い、計算機シミュレーションにより移動誤差があってもゴールへ到達できることを示した。