個体の多様性を活かした適応学習の研究

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本研究では、複数の個体に対して並行に学習を進めることにより、様々な環境下において必要となる行動を効率よく獲得する手法の開発を目的とする。学習を行う各々の個体は、物理的特性は同じものとし、学習に関係するパラメータ等についてはそれぞれ異なるという多様性を持つものとする。このように設定することにより、物理的特性等に依存する不変的な知識と状況に依存する知識との分離を行う。そして、不変的な知識に関しては情報を共有化し、それ以外の特殊化した知識との関連を保持することにより全体的な知識の獲得を目指す。今年度は、家庭環境においてロボットが自由に動ける環境を構築することを目標とした。ODE(Open Dynamics Engine)を用いて、家庭環境を想定したシミュレータを作成し、この自然な環境に置いて自己の一推定を行う方法を検討した。ODEを用いたシミュレータでは、家庭内の家具を配置し、人の歩行をエミュレートすることで自律型ロボットの行動獲得ができる環境を整えた。室内に数カ所のランドマークを設置してとれらを手がかりとして自己位置推定する手法を提案している。対象とする環境をサッカーフィールドから家庭内に大幅に変更したためマルチエージェントの行動獲得までは至らなかったが、より具体的なタスクについて研究する基盤を整えることができた。これまで得られた成果を全て統合するまでには至らなかったので、今後の研究でより自然な環境の下で行動を自律的に獲得できる仕組みの実現を目指す予定である。