自己組織化セルラ-・ロボティクスにおける階層的知的制御方法に関する研究

現代のロボットは、一度設計製作されるとその形態を溶易に変更できないため、作業自体の多様化に対して、一つの形態すべての作業をこなすのに現界があると思われる。そこで、その解決のための一方策として、「セル」と呼ばれる単位機能素子からなり、動的再構成を行う事により形態を変化させる事ができる「自己組織化セルラ-ロボットシステム」を提案してきた。本研究では、セル自体はできるだけ単純な知識を有する事とし、これら多数のセルが統合・離散集合を繰り返す内に、自己組織化能力により情報通信及び学習を通して階層構造化可能な自己組織化セルラ-ロボットシステムについて研究を行う。特に「階層的知的制御方法」についてソフトウェアの面から研究する事を目的とした。本年度は自己組織化ロボットの個々の"セル"単体の構造と情報通信・制御ア-キテクチャについて具体的な実験用ロボットを想定し、情報量に基づく最適形態化と通信効率向上の研究を行った。具体的には、各種センシング・アクチュエ-タ,通信及び単純な知識保持機能を有する"セル"を想定し、複数のセルからなるネットワ-クシステムにある作業を行わせるときの最適通信形態の決定問題を考えた。その結果、各セル間の情報通信量(エントロピ-)を定義する事により、ある物理的制約条件下でエントロピ-を最小にする様な最適形態が存在し、階層構造により容易に準最適解が得られる事がわかった。また、ネットワ-ク内において、送信の必要性が高いセルにより多くの送信権を与える知的通信制御方式を提案し、これによりネットワ-クの通信効率が向上する事がわかった。以上は、階層的知的制御システムの有効性として、高速演算が可能なワ-クステ-ション上でシミュレ-ションを行う事により説明した。

現代のロボットは、一度設計製作されるとその形態を溶易に変更できないため、作業自体の多様化に対して、一つの形態すべての作業をこなすのに現界があると思われる。そこで、その解決のための一方策として、「セル」と呼ばれる単位機能素子からなり、動的再構成を行う事により形態を変化させる事ができる「自己組織化セルラ-ロボットシステム」を提案してきた。本研究では、セル自体はできるだけ単純な知識を有する事とし、これら多数のセルが統合・離散集合を繰り返す内に、自己組織化能力により情報通信及び学習を通して階層構造化可能な自己組織化セルラ-ロボットシステムについて研究を行う。特に「階層的知的制御方法」についてソフトウェアの面から研究する事を目的とした。本年度は自己組織化ロボットの個々の"セル"単体の構造と情報通信・制御ア-キテクチャについて具体的な実験用ロボットを想定し、情報量に基づく最適形態化と通信効率向上の研究を行った。具体的には、各種センシング・アクチュエ-タ,通信及び単純な知識保持機能を有する"セル"を想定し、複数のセルからなるネットワ-クシステムにある作業を行わせるときの最適通信形態の決定問題を考えた。その結果、各セル間の情報通信量(エントロピ-)を定義する事により、ある物理的制約条件下でエントロピ-を最小にする様な最適形態が存在し、階層構造により容易に準最適解が得られる事がわかった。また、ネットワ-ク内において、送信の必要性が高いセルにより多くの送信権を与える知的通信制御方式を提案し、これによりネットワ-クの通信効率が向上する事がわかった。以上は、階層的知的制御システムの有効性として、高速演算が可能なワ-クステ-ション上でシミュレ-ションを行う事により説明した。