移動ロボットにおける自己進化型グラフネットワークを用いた環境モデルの構築

抄録

我々は移動ロボットが実時間かつ動的に環境のモデルを構築する手法として、自己組織的にグラフネットワークを構築する自己進化型グラフネットワークを提案する。本手法は抽象化された局所環境の記憶がノードに、記憶間の関係（類似性や時間的連続性など）がパスとして表現される。さらに局所記憶と記憶間の関係の追加を動的に行うことが可能である。本発表では本手法の有効性を簡単な環境下による実験で示したので報告する。