抄録
本研究は，学習における照明環境認識型色認識アルゴリズムの開発を目標とする．つまり，ニューラルネットワークを用いてロボットのいる照明環境をクラスタリングして，環境に適応した色認識を行うアルゴリズムを開発した．プラットフォームには全方位移動サッカーロボットを適用し，ロボットがサッカーを行う為に必要な物体認識を脳型情報処理アルゴリズムによって対象物体の色の閾値を変化させる事で実現した．その際に使用した脳型情報処理アルゴリズムは，自己組織化マップ（SOM），ニューラルガス（NG），モジュラー型自己組織化マップ(mnSOM)の３つのアルゴリズムである．この３つのアルゴリズムを照明環境が変化しない環境（静的環境）及び照明環境が変化する環境（動的環境）での性能を比較検討したので報告する．
