感覚と行動のマッピングに基づく移動ロボットの行動獲得及び統合に関する研究

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本研究では,視覚情報と移動ロボットの挙動(観察行動も含む)を規定する行動集合の存在のみを前提条件として,未知環境下で種々の行動を学習する実験を行った.具体例として,前年度実施した単眼視移動ロボットの障害物回避行動,目標物到達行動及びその統合タスクをステレオ視に拡張した.また,脚移動ロボットを対象として,環境との相互作用による学習,多様な内部表現の可能性を探ってきた.以下が本年度の実績及び評価である.1.ステレオ視に基づく移動ロボットの行動学習1)実時間画像相関ボードを用いてステレオビジョンシステムを構築した.但し,誤対応を避けるために,粗密法による対応探索を相関に基づいて実現し,ISO-DATAアルゴリズムを用いて,視差,位置,運動情報に基づいて領域分割し,最小記述長原理にもとづいて適正な領域記述を獲得した.2)得られた領域記述(位置,視差,運動情報)を基に,強化学習による状態空間を構成した.特徴として,陽に障害物を記述する事なく,目標物の見え方による状態空間を構成する事により,タスク分割を行わずに行動(目標物到達,障害物回避)を学習できた.3)実機で実験を行いその有効性を検証した.ステレオ視による粗密対応,領域分割,MDL原理の適用などで処理時間を要し,現在5サイクル/秒であるが,高速CPUの利用により実時間処理可能と考えられる.2.脚式移動ロボットによる環境との相互作用の基礎実験1)4脚式ロボットベース一式を購入し,計算機に接続した.ロボット本体に2台のTVカメラを設置し,現在有線で制御している.2)視覚サーボの観点から,まず4脚を固定した場合の目標物追跡制御(結果として揺動行動が表れる)を実現した.更に,適応視覚サーボを適用し,動作を確認した.3)今後,歩容の獲得学習にむけて取り組む予定である.