疎な評価を行う共進化を用いたRoboCupサッカーチーム戦略の獲得

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RoboCupは,ロボット工学や人工知能などの研究者に対して共通の研究プラットフォームを与えるランドマーク的なプロジェクトである.このプロジェクトには複数のりーグが含まれており,サッカーリーグ,レスキューリーグの他にも,次世代のRoboCupプロジェクトを背負っていく人材教育の役割を果たすジュニアリーグがある.この中でも,サッカーリーグは,「2050年までに人間の世界一チームにロボットチームが勝利する」という明確な目標を掲げており,RoboCupの代表リーグといえる.サッカーリーグには,二足歩行型,中型,小型,四足型といったロボット工学により強いつながりを持つりーグと,人工知能の研究・発展に重点を置いたシミュレーションリーグがある.本研究では,シミュレーションリーグを取り扱う.3年の研究期間のうち3年目に当たる平成19年度では,個人的な技術を進化させる枠組みの開発を行った.まず,ニューラルネットワークを模倣学習のモデルとして,強豪チームの行動軌跡を学習する枠組みの開発を行った.この結果,Japan Open や世界大会など,RoboCupの実際の大会で優秀な成績を収めることができた.また,進化型計算を用いて3次元シミュレーション上の2足歩行ロボットの基本動作を獲得する手法の研究を行った.人間が直接適応度関数の役割を果たす対話型進化計算を基にした歩行動作獲得を行い,物理学的なダイナミクスをまったく考慮せずに歩行することができた.