トポロジカルマッピングによる空間構造認識 : 自律型マニピュレータの協調動作への応用
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概要
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順序づけが可能な任意の特徴空間からユニットの配列への写像を競合学習に基づいた自己組織化により獲得する手法としてトポロジカルマッピングがKohonenにより提案されている.このアルゴリズムは,視覚系-運動系の座標変換問題や,3次元空間情報の学習などに利用されているが,さらにヘップ型の学習を用いて複数のマップ間の対応を学習することにより冗子自由度を持つ多関節平面マニピュレータの座標変換問題,起道生成問題に適用することができる.この多関節マニピュレータモデルの特徴としては,作業空間における自己の姿勢とその時の各関節角との相関を学習することにより,自らのシステムを自覚し,自律的を行動の生成が可能となっていることが挙げられる.さらに作業空間の認識から,移動障害物が存在するなどの未知の作業環境における経路計画問題に適用することができる.これらの特徴は,作業空間を共有するため互いに干渉しない運動を計画することが要求される複数ロボットの協調動作問題に対し有効であると思われる.ここではこのトポロジカルマッピングによるモデルを,複数のマニピュレータからなるシステムの協調動作問題に応用したモデルを提案し,計算機シミュレーションによりその動作を確認する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1992-09-28
著者
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