パレート最適化戦略に基づくソフトロボットの多目的形状設計

抄録

異なる環境における物体追跡を目的とするソフトロボットの形状最適化を行う．ニューラルネットワークによりボクセルの生成及び物性を求め，ロボットを設計する．シミュレーションを用いて地上及び水中における物体追跡距離を最大化するロボット形状を学習する．異なる最適化条件を検証した結果，単一環境のみで最適化されたロボットより両環境におけるパレート最適化により得られたロボットの方が高い評価値を持つことを示した．