モジュラー型自己組織化マップを用いた自律型水中ロボットの行動システムの開発

点击翻译按钮获取中文摘要

1年目の計画では、1自由度に関してmnSOMを用いた水中ロボットの運動の同定と制御システムの開発を行った.動特性の異なる運動時系列をリカレント型ニューラルネットワーク(RNN)型mnSOMを採用してシミュレーションデータを学習する事で,同時に複数の動特性を表現したRNNを得るとともに,入出力時系列間の関係を学習する事が出来た(フォワードモデル).同時に,フォワードモデル内に2つの学習した入出力時系列群の中間状態を表現したネットワークを獲得する事も出来た.フォワードモデルに対応した制御器をフォワードモデルの出力を用いて,フィードバック系のニューラルネットワークモデルとして,コントローラモデルを作成した.獲得したフォワードモデルとコントローラマップを統合した制御手法を自律型水中ロボット"Twin-Burger"を用いてその有効性を確認した.現在,確立された制御システムなどと比較検討を行っている.また,様々な水中ロボットに適応して汎用性を確かめる事が今後の課題である.以上の結果から,研究課題に対して進展があり目標とする水中ロボットへの搭載という課題は達成する事が出来た.残された課題に関して,次の研究機関で引き続き研究を進める予定である.