ちょうどいい知能：線虫群を規範とする低情報処理資源ロボット群の行動アルゴリズム

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本研究は，極めて限られた情報処理資源（計算・通信・移動能力）しか有しない線虫C. elegansに着目し，自律ロボット群の協調的かつ効率的な探索行動アルゴリズムを構築することを目的とする．情報処理系を環境や身体といった物理的実体と調和的に用いるシステム設計に挑戦する．具体的には，生物が発揮する局所的・物理的な相互作用をモデル化し，自律ロボット群の制御アルゴリズムへと転換することで，限られた情報処理資源と単純な相互作用による，効率的なロボット群システムの実現に貢献する．令和４年度は，前年度までに構築した計測系およびそれによって得られたモデル生物の行動解析を行い，集団密度と行動変容の関係について知見を得た．具体的には，モデル生物である線虫が行う行動について従前の文献に沿って２種に大別し，そのうちの急激な移動方向変化を生じる確率分布を同定した．結果として，優れた探索結果を残した群とそうでない群にこの点で差があることがわかった．コンピュータシミュレーションにより抽象化したエージェントモデルでも同様の現象が再現されることを確認した．また，実体を持つエージェントによるパーティクル探索に対する行動アルゴリズム構築の基盤として，制御バリア関数を用いて有意な身体サイズを有した自律型移動ロボットを想定した制御システムの数理モデル構築を行った．完全に自立した移動体の集団においても有効に機能することを，シミュレーションによって確認した．