計測自動制御学会東北支部 第164回 研究集会（1996．11．22〕
資料番号164−9
移動ロボットの実現化の研究〜人工生命によるロボット制御の研究〜

The Study on the Controlof Robot by ArtificalLife○高橋幸夫＋，坂野 進‥
OYukio Takahashi■，Susumu Sakano■♯日本大学，日日本大学■Nihon University，＊春Nihin University
キーワード：人工生命（ArtificialLife），ニュ→ラル・ネットワーク（NeuralNetwork），シミュレhション（Simulation），突然変異（Kutation）．自己最適化（SelfOptimiヱation〕

連絡先：〒g63−10郡山市田村町確定字中河原1日本大学工学部 機械工学科
メカトロニクス研究室 高橋幸夫，Tel．：（0249）56−8774，Fax∴（ロ249）56−8860

1． はじめに人工生命を用いたロボット制御では，ロボッ

近年．人工生命の研究は多くの研究機閲で行トの形状と行動を遺伝情報に置き換えるためにわれるようになってきた．その背景には，最近全ての情報を数値化しなければならない．そこのコンピュータの処理速度の急激な向上とソフで本研究では．ロボットの動作をFlg．1のようトウェアの発達があり，以前では膨大な時間のなニューラルネットにより与える方法をとる．

かかったシミュレーションが今では短時間で行

人力届からはロボットの各部にある各種センサえるようになった．主な人工生命の研究としてからの信号が入り，中間層を通って出力届からは，進化の現象を対象としたものが多くあり，はロボットの各関節の回転速度に対応する信号

これらは遺伝的アルゴリズムなどと呼ばれ，プログラムの自己最適化や最適なパラメータの探索に利用されようとしている．
本研究は，投差移動ロボットと4足歩行ロボットの2種類のシミュレーションを用意し，それぞれの中で淘汰を繰り返し，コンピュータにロボットの最適な形状と歩き方を求めさせることを目的としている．
入力層

2． 人工生命を用いた制御法の実現方法

2．1 パラメータ化について

中間層

Fi邑．1 3層パーセブトロン

出力層

が出力される．そのときのニューラルネットのたかが検出される．その角度の余弦がニューラ

人力層，中間層．出力層の数としきい値関数はルネットの人力層に信号として人力される．菱

予め決め，各枝の重みをそれぞれ遺伝子とし、形の本体の4隅と各脚の先端には触覚センサが進化を行う．

計12個あり，床や段差に触れると人力層のそれぞれ該当するニューロンに1が人力され，触れていなければ常に0が人力される．
4足歩行ロボットは膝関節を有した左右対称の4本脚を持っている．その時の前脚と後脚のそれぞれの部分の長さにより形状が決まり，それを遺伝子とする．なお，ロボットの脚の寸法は左右対称であるのでロボットの形状は4つのパラメータにより決定され，それらを遺伝子とする．本体の中央の重心位置に設けた角度セン
サは現在向いている方向と目的とする方向とのずれの角度を検出する．そこで与えられる角度が人力信号となる．また，本体の4隅と膝と脚Fig．2 段差移動ロボットの先端には触覚センサが合計12個取り付けられていて，床との接触があるか否かが検出される．その信号も同様にしてニューロンに人力される．
2．2」最適化方法について
まず，第1世代目の個体としてFig．4の様に5つの個体を発生させる．それらからシミュレーションの結果により最適と思われるものを選ぶ．その個体を次世代の親とする．次世代の個体は，親のコピーと親の遺伝情報を決まった範脚の各関節の回航速度

囲内で変異させた個体で構成される．それらの個体で次の世代のシミュレーションを行い．順次これを繰り返すことにより適応度のより高い個体が現れる．

Fi已．3 4足歩行ロボット

個体先生

並ぺ換え

段差移動ロボットは放射状に突書出た4本一組で同じ長さの脚を回転させて段差を超えてい
く．その時の前脚と後脚の長さを個体によって変化させ，前後それぞれの脚の長さがロボットの形状を決定する遺伝子となる．ロボットの質
Fj呈．4 最適化方法

量は本体の中央の重心に集中しているものとする．重心の位置には姿勢の傾きを測る角度セン
サがあり，姿勢が水平位置からどれくらい傾い次世代

ヨ． シミュレーションについて

3．1 処理の流れな個体の番号，その記録，そのと喜のパラメー

タの変異の割合を示す．

Fig．5に実際に行った処理の流れを示す．まず，パラメータの初期化を行い，全てのパラメータを決められた範囲内の乱数で与える．次に，その個体をシミュレーションにかけ，その中から最も優秀な個体を選びそれを次世代の親とする．その親を元にして次世代の個体を生成し，次のシミュレーションを行い，それを終了まで繰り返す．
Fi已．8 実行画面〔段差移動ロボット）

Fig．7 段差移動ロボットの歩行実験

3．2．2 結果
Fig．7に，それぞれパラメータの変異の割合を10％，50％，100％，可変（50％とFi已．5 フローチャート100％）としたと善の結果を示す．グラフの曲線はデータをそれぞれ10回とった平均を示

3．2 段差移動ロボット
さ．2．1 シミュレーションの様子

す．10％のときは局所解に陥ることがあり，結果にばらつきが多いため，全体として移動距Fig．6に段差移動ロボットのシミュレーショ 離が短くなった．50ヲ引こすると，結果にばらンの実行画面を示す，上部にはデータが表示さつきが少なくなり，記録が高いレベルに集まっれ それぞれの個体は床の最も低い部分にあるてくる．100％のと幸は，50％のときとほ原点を一斉にスタートし，左上方向を目指して段

とんど同じ様な結果になるが，20世代以下の差を駆け上がっていく．それぞれの個体はどれ範囲での収束が速い．そこで，20世代まではだけ左方向へ進めたのかを重心のⅩ座標により100％で，それ以悸は50％で実験を行った

求められ，順位がつけられる，上部のデータにのが図に示す可変である．平均値には他との変は世代数と各個体の移動距離，選択された最適化は現れなかったが，データが収束するようにしかし，100％のときは120世代を越えたなった．

8．3 4足歩行ロボット
ヨ．3．1 シミュレーションの様子

Fig．8に4足歩行ロボットのシミュレーショ

ところから進イヒが止まっているのがわかる．そこで，120世代までは100％で，それ以降は50％で実験を行ってみると，120世代以ンの実行画面を示す．段差移動ロボットと同様降も進化を続けるようになり，データが収束すに上部にはデータが表示されている．はじめはるようになった．

中央の四角形の中に並んだ状態で始める．そこから．目的とする方向へ最も移動したものが最4． 考察

2種類のロボットについてシミュレーション適な個体となる．左下には真上から見た様子が表示される．

を行ってみると，変異の割合が50％のときの結果が異なっている．これは，各ロボットのパラメータの数の差が原因である．段差移動ロボ
ットでは形状に関するパラメータが2個．ニューラルネットに関するものが150個ある．一方，4足歩行ロボットでは形状に関するパラメータが4個，ニューラルネットの関するパラメータが315個もあり，段差移動ロボットのほFj8．8 実行面面（4足歩行ロボット〕

ぼ2倍もある．パラメータが多く動きが複雑な4足歩行ロボットは，優秀なタイプが1つに決まりにくいこともあって，50％の突然変異では局所解を抜け出せなくなることが多い．しかし，100％では100世代を越えるとパラメータの微調整ができなくなり，進化が止まって鞋鎧蔀弛しまう．そこで，変異の割合を変化させることが有効になってくる．
Fig．10に優秀な結果を出した個体を示す．
段差移動ロボットは脚が長いほど速く移動することがで幸るのでまず脚が長くなる．しかし，脚が長くなりすぎると上りで傾いたときに転倒しやすくなるので．そのような個体は淘汰され前脚が短くて上りの段差で本体を水平に保てる・Flg．9 4足歩行ロボットの歩行実験ような個体がでてくる．脚の回転の仕方としては，後脚は確実に地面を捉えるために回転速度

乱．3．2 結果は抑えている．前脚は推進の邪魔にならないよ

Fig．9に変異の割合を10％，50％，うに高速に回転し，地面から離れていることが100％．可変（50％と100％）としたと多い．

きの結果を示す．10％と50％のと喜ば，結4足歩行ロボットでは，脚が長くなりすぎる果のばらつきが非常に大きく局所解に陥ってしと転倒しやすくなるので初めのうちは脚の短いまうため平均値が低い値になる．結局100％ものが増えてくる．しばらくすると，前脚の付のと菖だけが局所解に陥ることなく進イヒできた．

け根と後脚の先端が発達したものが現れてくる．

歩き方としては前脚は地を掻くように進み．後脚は後ろを蹴るようにして進む，左右の脚の動きは，初めは交互に動かす個体が多いが，後から左右対称に脚を動かす個体が増えてくる．
段差移動ロボット

4足歩行ロボットー草薮＿奪前脚β＝Zt．490555
韓朋′∫＝摘．000000

前脚 付け根卵l＝25．ロ00DDO
先端脚＝19．棉7129
後脚 付け根占Ⅶ三‖．補錮71
先端山王25．0帥080

F虹10 度重な個体のパラメータ

5． まとめ
現段階においてシミュレーションの結果，人工生命を用いてニューラルネットを用いた制御を最適化できることが確認された．また，個体の形状も自己最適化できることが確認された．

6． 今後の深層
段差移動ロボットに関しては段差に上りと下りをつけて複雑な環境でもその場に適した歩行を行えるようにする．4足歩行ロボットに関しては，自分で向きを変えて目的地を目指したり障害物などに対してどのように適応していくかを調べる，

参考文献

1）C．G．Langton：人工生命，日本機械学会誌．
97906，403／407（19g4−5〕2）佐野千遥：人工知能と人工生命，2／33．
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3〕服部 桂：人工生命の世界，113／122，
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4）畝見達夫（前）：人工生命の近未来，121／156，
時事通信社，（1994〕5）向殿政男：ニューロとファジィ．17／52．
培風館（1994）