2P1-31-032 動的再編成ニューラルネットワークを用いた頑健な歩行制御器の実現

抄録

ロボットの制御器を進化的計算手法を用いて構築する進化ロボティクスでは, 制御器が環境変動に対し頑健に対処できない問題(adaptability問題)が存在する。この問題に対し, 筆者らは多型・多義性を有する動的再編成ニューラルネットワークを提案し, これによりロボットが環境との相互作用を積極的に利用し, 高い適応能力を有することを確認している。本研究では, 環境変動に対し安定かつエネルギー消費を最小にする行動を発現する歩行ロボットの制御器構築を目指す。