複数アームの協調動作への神経場によるアプローチ
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概要
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近年,動的な環境のもとでも複雑な作業を逐行する能力を持つ知能ロボットの研究が盛んに行われている.環境の予測できない変化への柔軟な対応やシステムのロバスト性を考えた場合,複数の自律的ロボットを協調させて問題解決にあたらせることは有効であると思われるが,それをいかにして実現していくかが一つの課題となっている.自律的システムの構築に対するアプローチとして,ニューラルネットワークが持つ学習能力,自己組機化能力が注目されているが,その適用領域は単一アームの運動や,周期性を持つ運動にとどまっている.このことは神経回路網の学習能力の問題もさることながら,そのアーキテクチャに対する議論が不足しているものと考えられる.ここではこのような立場から,環境に対し自律的に対応可能なサブシステムの構成,さらにそれらの協調動作を行うためのモデル構成について考察することを試みる.とくにここでは,トポロジカルマッピングにより作業環境を内部モデルとして獲得できる神経場に着目したモデルを提案する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1992-02-24
著者
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