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ネットジャーナル28

Flockingアルゴリズムでロボットを操作
腕・足などの部位が自律的に対応し姿勢を維持

――具体的にはどのようなものですか。

博士(工学)鈴木 恵二 教授

鈴木 従来のロボット研究はタスク依存が主流で、ある目的を達成するために必要な動きを計算し、それに基づいて足や腕などの部位を動かします。本研究では、逆に各部位が個々に最適化を目指し、Flockingアルゴリズムによって全体の動きをまとめます(解説2)。恒常性の維持という目標だけを設定し、各部位がそれぞれに対応するため、解答は一つではありません。最良最適の解ではない場合もありますが、状況が変化しても次々と解を見つけ出していくという点では自律性が実現できていると考えています。

Flockingアルゴリズムでは群を構成するのは単一の固体ですが、ロボットの場合は全体が群であると同時に、構成要素である腕や足もまた部品の集まった群と考えることができます。本研究では、ロボットを複数の群に分けた部分群を設定した「拡張Flockingアルゴリズム(解説3)」を開発しました。

拡張Flockingアルゴリズムは、ロボット制御だけでなく、さまざまなシステムに応用できると考えられます。「自己調整機能創発へ向けた拡張Flockingアルゴリズムとその応用(解説4)」の研究では、周囲の明るさに対するカメラの絞り調節に拡張Flockingアルゴリズムを適用し、周囲の明るさに左右されずに画像認識を行うという恒常性の維持に役立つことを実証しました。このように拡張Flockingアルゴリズムは、身近な家電製品から社会基盤までさまざまな分野で活用できると考えられます。

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