深層ニューロエボリューションによる多脚自律ロボティックスワームの群れ行動生成

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本研究の目的は多脚自律ロボットスワームによる群れ行動の生成, 特にアリの自己組織化に着想を得た立体的構造物の形成である. ロボットの制御器として人工神経回路網(ANN)を用い, ANNのパラメータを進化計算によって獲得するニューロエボリューションによって群れ行動の生成を目指す. 目的の達成のため, 今年度は協調段差乗り越え行動の生成を行なった．協調段差乗り越え行動は, 単一のロボットでは乗り越えるのが困難な高さの段差を, 他のロボットを足場とすることで踏破する行動である．これはロボットによる構造物の形成としては最も小規模かつ短期間のものであると捉えることができる．昨年度までと同様, 進化計算とANNによるアプローチで段差乗り越え行動を生成し, 各ロボットにおいてどのような行動が得られたのかを分析した. 分析の結果, ロボットは他のロボットや段差をうまくよじ登る行動だけでなく, 段差前で姿勢を維持したり, 段差前に並んで足場になりやすい行動を獲得していることが分かった. また, 段差乗り越え行動のような立体的な群れ行動に加えて, 多脚自律ロボットスワームに期待される特性の一つに不整地での運用が挙げられる．進化計算とANNによるアプローチで不整地環境における経路形成タスクが達成可能であることを確認した. また, これまでの進化計算に基づくアプローチに対し, 強化学習による群れ行動の生成を試み, 基本的な列の形成行動を達成した．