本研究では，リカレントニューラルネットの構造と重みの進化的な設計手法NEATで採用されている世代交代モデルの問題点を指摘し，同モデルの改良版を提案すると共に，非マルコフ的環境におかれた自律エージェントの設計問題への適用を通して，その有効性に関する実験的考察を行う．

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競争型共進化において，種が存続するためには進化し続ける必要があり進化をやめるとその種は絶滅する「赤の女王仮説」が提唱されている． ここでは，一方の種が利益を得ると対立する種は損失を受け，損失を受けた種は利益を得るために対抗戦略を講じるということを互いに繰り返す軍拡競争として現れる． このため，その適応度景観は絶え間なく変化し続けると考えられる． 本研究では，計算機実験において競争関係にある2つの個体集団における適応度景観の特徴量を推定しその変遷を調べ，「赤の女王仮説」を検証する．

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対戦型ゲームにおいては，未知の任意の対戦相手に対して有効な戦略を設計する必要があり，従来の進化適応手法に基づいて良好な戦略を設計することは困難である．この問題点を解決するため，筆者らは対戦型ゲーム戦略を共進化的に設計するための世代交代モデルを提案してきた．本研究では，種々の対戦型ゲームへの適用事例を通して，提案モデルの有効性と問題点に関する実験的考察を行う．

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従来の遺伝的プログラミングは，内部状態を有する自律エージェントの設計問題への対応を十分に考慮しておらず，非マルコフ的タスクへの適用は難しい．筆者らは，過去の入出力や計算結果から内部状態を動的に構成し，それを利用して行動可能な自律エージェントを進化的に設計可能な遺伝的プログラミング手法を提案してきたが，本稿では非マルコフ的環境におかれた自律エージェントの設計問題への適用を通して，提案手法の有効性と問題点に関する実験的考察を行う．

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多目的Memeticアルゴリズムにおいて問題となるのが，進化型探索と局所探索の割合である．局所探索に多くの計算時間を費やすと，進化型探索の長所である大域的探索能力が発揮されない．逆に進化型探索に多くの計算時間を費やすと，局所探索を組み込むことによる解の改善の効果が表れにくくなる．本論文では，多目的Memeticアルゴリズムの実行中に，局所探索の適用確率を変化させ，探索性能にどのような影響を与えるかを数値実験により示す．

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多目的GAを多数目的問題に適用した際，一般に多目的GAの性能が低下することが知られている．そこで，本論文では，先行研究において提案した単一目的GAと多目的GAのハイブリッドアルゴリズムを多数目的最適化問題に適用する．ハイブリッドアルゴリズムでは親個体の選択操作および世代更新操作において確率的に単一目的GAまたは多目的GAの評価手法によって個体を選択する．数値実験では，ハイブリッドアルゴリズムを用いることによって，多目的GAの性能が改善されることを示す．

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光の再帰反射特性を利用し、極めて簡単、安価、ガイドのための電波などの情報が不要な各種移動体の、コース誘導・ナビ・制御方式を考案した。 各種移動体には光源(照明用光源など）が必要、地上(工場・ビル・空港など）の施設としては、新しく考案した再帰反射レフレクタが必要であるだけの極めて簡単な方式である。具体的なシステムを詳細提案する。 空港への着陸誘導とスポットへの精密駐機、工場内搬送ロボット、ビルなどにおける人ナビ、月面着陸誘導、月面探査ロボットなどへの展開を考えている。

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サーボモータを組み合せ，ロボットをブロックのように組み立てるシステム(ROBO-BLOCK)を開発した．これを産業用ロボット教育教材として活用する．PC側で関節角度の指令を行うことも，ロボット側を動かして教示を行うこともできる．軸数の多いアームロボットの試作を行うこともできる．3次元CAD用の部品を用意しておけば，CAD上で簡単にアセンブリでき，実機とCADモデルの比較を行うことができる．

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本研究では，異構造のマスタと2スレーブマニピュレータ(スレーブ1，スレーブ2)からなるロボットシステムの協調動作制御技術を開発した。スレーブ１は，マスタ操作に追従するように制御され，力覚伝達を司るためバイラテラル制御が組み込まれている。スレーブ２は，スレーブ１に自律的に追従するよう位置制御される。開発したロボットシステムを用いて，２つのスレーブが対象物を２[N]の力で把持させつつ移動する機能を確認した。

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空港ターミナル駐機スポットでの複数大型機の移動を想定し，一定領域内における幾何学的サイズを考慮した複数移動体の分散型走行経路計画法を開発した。走行軌道を離散的にアークとノードで表現し走行速度が一定の従来法に対し，本研究では移動体のサイズだけでなく，速度変化を伴う曲線軌道に沿った走行を考慮できるようノード間の距離を実数で扱った。ゲート数５の空港ターミナルを想定した数値実験により解の妥当性を確認した。

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近年、生産現場におけるロボットシステムの垂直立ち上げを目的として、シミュレータを用いたオフライン教示が盛んに行われている。 オフライン教示は、特に多自由度ロボットシステムに有効であり、これを利用して障害物を回避できるが、その動作計画の自動化は非常に困難であった。 本研究では、多自由度ロボットシステムを対象に、分解速度制御法を用いたオフライン教示において干渉回避を自動的に実現する手法と有効性について報告する。

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近年，国内コンテナターミナルでは，コンテナ荷役に要する作業時間削減の必要性が指摘されている． 本報告では強化学習を用いて，マーシャリング作業計画を導出する．この際，コンテナの移動回数を小さくするために，従来法を拡張する．また，複数の目標配置に対して，適切なコンテナ配置，移動順序，移動先を同時に導出するための学習アルゴリズムを提案する．提案手法の有効性は計算機シミュレーションによって示す．

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本研究は，自律分散型FMSで稼動するAGVの心のモデル化を行い，その心を持つAGV同 士による，進路妨害回避を行う． 多数決型モデル，心の状態が変化し難いモデル，３種の心の状態が変化し易いモデ ル，の計５つの心のモデル化を提案する． AGV，マシニングセンタ，部品庫，製品庫を自律分散型FMSのエージェントとする， 仮想工場を用いて，多品種少量生産シミュレーションを行い，提案した心のモデルの有効性を検証する．

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本研究では，ペトリネットで表現されたAGVのタスク割当てと搬送経路計画の問題に対して，ペトリネットの分解とペナルティ法を用いた同時最適化法を提案する．提案法では，原問題のペトリネットを，タスク割当てを表現するサブネットと経路計画を表現するサブネットにそれぞれ分解し，サブネットから部分問題を構成する．各部分問題は，与えられた目的関数を最適とするトランジションの発火系列問題として定式化され，Dijkstra法により解を求める．但し，経路計画に関する部分問題は，目標マーキングのない発火系列問題となる．また，提案法を計算機上で実装し，汎用ソルバーでの厳密解法による計算結果との比較を行う．

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画像モーメントは,回転不変特徴量であるため,画像認識において有効である. 計算機では、デジタル画像を扱うため,本来連続的な画像モーメントが離散的に計算され,正確に計算することが困難であった.そこで,本研究では,画像をRBF補間して,連続的な画像モーメントを近似計算し,その精度の評価を行う.

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センサネットワークにおいて，センサノードの位置情報は重要である．センサノードに小型カメラを装着し位置推定をおこなう手法が提案されているが，輝点座標抽出の画像処理に高機能なCPUが必要となり省電力性に欠ける．本研究では，LEDの輝度を指数関数的に変化させることにより方向推定する手法をカメラに代わる光源方向計測デバイスとして提案し，実験を行い本手法の有効性を明らかにしている．

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和綴じとは、日本の伝統的な製本技術であるが、現在ではほとんど知られておらず、伝統文化として継承していく必要がある。本研究では、複合現実感技術を用いた和綴じ製本の支援システムの構築を目的とする。和綴じ製本の支援では作業状況に応じた的確な情報提示を行う必要がある。本発表では、作業工程の中で特に重要な本を糸で綴じる作業の状況を把握するために、針の位置と本への針の抜き差しを検知する針認識手法を提案する。

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水泳時に抵抗となる泳者周辺の乱流を可視化して提示することは、抵抗を減少する技術修得のための指標として有用である。よって本研究では、乱流を、泳者が前進するときに周囲に生ずる気泡流の挙動から推定する。泳者を側面の定点から撮影した水中映像を用いて、画像処理により気泡流を解析し、その結果から周囲の水の流れを推定する。気泡流の解析には、気泡の浮力や結合・分離など、流体中での物理的な特徴を考慮する。

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従来行われている文字認識のシステムでは、タブレットで書いた文字を認識するものや固定カメラで指先の動きを認識することで文字認識を行っている。しかし、これらの方法では認識可能な範囲がタブレットや固定カメラの領域のみと制限されてしまう。そこで、本研究では領域に縛られずに文字認識を行うデバイスとして無線加速度センサを取り上げ、指先の加速度情報を用いて「書く」という動作の解析を行う。

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図書館における誤排架図書発見のための動的なテンプレート画像生成による手書き分類記号画像一括照合手法を提案してきた．1枚の入力画像に対し，数字のテンプレート画像を組合せて動的に生成した分類記号のテンプレート画像とを一括照合し，排架の正誤を判別する．本稿では，一括照合手法での図書排架の判別精度の向上を目的とし，判別結果に基づいて書棚ごとに用いる数字テンプレート画像を更新する手法を改善したので報告する．

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WireRod produced from POSCO is used for making screws, high strength nuts and bolts, piano wire, tire cord and precision machinery components. So, Defects in wirerod can make a serious damage on the final products such as tire cord of automobiles and high strength nuts and bolts. To completely get rid of the defects of Wirerod, surface defect detection system of circular products such as wirerod was developed. Surface defects detection system is composed of image gathering part including illumination and cameras, defect detection part with defect detection algorithms and defect information processing part with defect data management and operator guidance/monitoring system with graphical interface. Now surface defect detection system is used for detection of defects of final products of wirerod production line in POSCO. In this paper, defect detection system of wire-rod is discussed.

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一人暮らしユーザの生活場面におけるヒヤリハット事象気付き支援システムを例に，意思決定モデルの一つであるインフルエンスダイアグラムを用いた定式化を試みる．インフルエンスダイアグラムの効用値により，ユーザ個人にとっての警報価値の表現が可能になる．また，条件付確率値を設定するため，各種データを収集するロギングシステムも試作したので紹介する．

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　近年日本において高齢化は年毎に加速している．そのような背景の下で,高齢者の多くは動作が緩慢であり，特に，病院内や福祉施設において常に高齢者を介護する必要が増え続けている．また，高齢者の夜間のベットからの転倒という問題も増加傾向にあることが報告されている．本研究では動作の一つである「寝る・起きる」という行為を，Neural Network(NN)を用いて予測検知する起床検知システムを提案してきている． 　本論文では，種々の改良を加えたこのシステムの検知能力をシミュレーションにより示し，改良後のシステムの有効性を示す．

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我々は、聴覚障害者支援プログラムである観音システムの構築を目指している。 観音システムとは音声を可視化し表示させるシステムである。 本システムにおける、音素認識システム構築のために、 音素認識の研究を行ってきている。 現在の音素認識システムでは音素認識率は良好であるが、 特定の音素において、誤認識が多い。 そこで、本研究では、この誤認識とされるデータを解析し、 その原因を追究することで誤認識率低下を目指す。

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　我々は様々な音の中で生活している。例えば、家の中では、特定の非音声を識別することが生活に欠かせない。高齢者や難聴者の人たちが家の中で生活するときに重要と考えられる非音声すなわち生活音を高精度に識別するシステムについて検討した。このために、10種各50サンプルの生活音データベースを作成し、FFTスペクトルと波形の面積を特徴として、ニューラルネットワークを用いた識別実験を行った。

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本研究では、ロボットアームに２台のCCDカメラを搭載させhand-eye systemとし、ロボットアーム先端でボールを繰り返し打ち上げることについて考える。また、本研究ではロボットアームの３次元移動量とカメラの２次元画像データの位置情報の関係をデータベース化し、それを用いることでロボットアームの制御を行っている。ボールは卓球で使用する競技球を用いて検証する。

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本研究ではロボットに人間の動作を模倣させることを目的としている.模倣の入力には単眼視のカメラを用い,視覚情報に基づいて動作を模倣させる.模倣は逆問題的手法によって行われ,教示者の入力映像に対応するように関節角度が決定される.人間の腕と運動特性が違うロボットアームへの適応についても検討する.

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脚型レスキューロボットにとって，瓦礫表面の状態を認識することが重要で ある．瓦礫表面を探る動きとして，叩く，なでるといった能動的な触覚動作と 戦略が必要である．本研究では，昆虫の触角の働きを参考にした，小型脚式 ロボットのための触覚メカニズムについての提案を行う．

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産業用ロボットの教示作業において，現物合わせの判断が求められる自動化困難な部分は人間作業者に頼らざるを得ない．そして，ロボットの適切な位置と姿勢への誘導は作業者の技量に大きく左右される．この状況の改善には，手先カメラを含むロボット装備の各種センサ類を教示のための情報源として利用し，それらを適切な形態で可視化することが１つの解決策となる．本研究では，手先カメラの映像に重畳する，ロボットの位置や姿勢などの情報の可視化の方法について検討・評価を行った．

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異なる重量の対象物を一定に袋詰めする組合せはかりにおいては、使用者が必要なパラメータ設定を経験的に行っているのが現状である。そこで本研究においては、組合せはかりのシミュレーション結果を解析し、使用者のニーズにあわせた最適なパラメータ設定を求める。また、使用者のニーズにあうよう、自動的にパラメータ調整を行うシステムを提案する。

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PSOは、生物の群れの特質を利用した最適化の手法で、目的関数の値のみから、大域的最適値を求めることができる逐次的な、多点探索法である。一方、同時摂動最適化法は、パラメータの次元にかかわらず、摂動がある場合とない場合のふたつの目的関数の値から、勾配量を推定し、局所的な最適値を求める逐次手法である。 同時摂動法による局所的な情報をPSOに加えることによるPSOの探索効率の改善を期待することができる。いくつかの関数を例に、探索効率の改善の可能性について検討する。

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PSOは局所解を多数持つ大域的最適化問題に対する効率的なメタヒューリスティクス解法として知られている。この方法は十分な探索が行われないまま望ましくない局所解に収束してしまう場合がある。 そこで本論文では，局所解に収束してしまったパーティクルを再稼働させ，しばらくの間そのパーティクルが局所解から反発するようなダイナミクスを用いて，より大域的な探索を可能にするPSOを提案する。

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本研究では、先に大阪大学新井研究室で行われたVR(ヴァーチャルリアリティ)空間における人間共存型ロボットと人とのすれ違い動作実験によって得られた実験データをもとにしてロボット動作の安心感を評価した。ロボットの動作「速度」、「首の動き」、「すれ違い」の組み合わせから計１７パターンのVR実験を行っている。Ekmanらは顔面表情、神経学的基盤、進化論的連続性から人間の基本情動として、「幸福」、「悲しみ」、「怒り」、「嫌悪」、「嘆き」、「恐怖」の６つであると述べている。その中で本研究では、ロボットに対して不安になる要因として「恐怖」と「不快感（嫌悪）」を用いて不安における階層構造図を作り、間隔尺度に基づくAHPで評価を行った。

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現在、人類が直面している地球温暖化問題は年々深刻になりその対策を早急に立てる必要がある。その温暖化対策の取り組みとして、京都議定書では2008年から2010年にまでの期間中に、先進国全体の温室効果ガス6種の合計排出量を1990年比5%削減、その中で日本では6%目標と定められた。 本研究では、京都議定書の削減目標を達成に向けての炭素税の導入を、税の負担減として排出権取引を並行して行うことも検討する。そしてこれらの案をプロスペクト理論を用いて不確実性を含めて評価し、京都議定書の削減を達成させるより良い案を検討する。

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多くの工学設計問題では関数形が明確には分からず、数値シミュレーション等の実験によって初めてその値が分かることが多い。このような実験は一般に多大の計算時間を要するため、その回数を出来る限り少なくすることが望ましい。逐次近似最適化は目的関数を予測し、その予測された関数に基づいて最適化を行うもので、実験回数を出来る限り少なくするためには逐次近似していくときの追加実験点の決定が重要となる。本報告はそのためのいくつかの方法について議論するものである。

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動物の行動の多くは、限られた環境条件では適応性を見せるが異なる条件に晒されると脆弱であり、生息環境での進化的有利性のために獲得されてきたと考えられる。ここから「新奇な環境における行動の適応的調整は知能レベルの高さを示す」という考えが導かれることもある。しかし、比較的単純な神経系しか持たない動物が新奇な環境への適応性を示すことも少なからずあり、動物が普遍的に持つ内在的創発機構のモデル化が求められる。

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カイコガの前運動中枢であるLAL-VPCは，フェロモン受容時の定位行動指令を生成している．この部位のニューロンの生理応答・形態は同定されており，これらをもとにLAL-VPCをニューロンレベルでモデル化することを目指している．本研究ではこのモデルに必要なニューロン間の主な情報伝達経路を推定する．そのためここでは，左右のLAL-VPC各５領域に対して活性度を定義し，その時間変化が，実験的に既知の個別ニューロンの生理応答とコンシステントに決まるような結合強度を求めることで，主な情報伝達経路を推定する．

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雄カイコガ(Bombyx mori)は、雌の性フェロモンを触角で受容すると、 フェロモン源の定位を目的とした定型化された行動を取る。 この行動の指令はカイコガの前運動中枢であるLAL-VPC部位で生成されていると考えられており、 また、LAL-VPCを構成する個々のニューロンは実験により同定されている。 本研究では、その実験データに基づきLAL-VPCのモデル化を行い、シミュレータとして実装し、 生理的なダイナミクスの再現を通して、カイコガのフェロモン源定位行動の発現メカニズムの解明を目指す。

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線形確率システムにおけるシステム状態量の推定および未知外生入力の同定に対して擬似観測量という概念を用いた手法を提案する。擬似観測量を導入し、カルマンフィルタを構成することによって状態推定およびパラメータ同定を同時に行うことが可能になる。数値シミュレーションを行うことによって提案手法の有効性を示す。

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本研究では, 線形多入出力システムにおけるイノベーションモデルの同定問題について考察を行う. まず, 本研究では正準形であるイノベーションモデルの同定問題を最尤法を用いて行う. その際, 反復推定法であるEMアルゴリズムを用いるが初期値には部分空間同定結果を採用する. また, システム次数決定にはAICを用いる.

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線形システム同定を行う場合，ARX（Auto-Regressive with eXogenous）モデルによる最小二乗法が取り扱いの容易さからしばしば利用される。本論文では，高次ARXモデル推定結果を低次元化することによって，制御系設計用のモデルを構築する方法について検討する。このとき，漸近法を含むさまざまな低次元化法の比較も行う。

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ホモトピー法は非線形方程式の求解など、非線形な対象を数学的に扱う上で有効な方法として知られているが、非線形システムの同定、とくに線形動的システムの後に静的非線形関数が結合したWienerシステムの同定に対しても有効であることを示す。状態空間モデルのシステム行列と静的非線形関数の逆の基底関数展開の係数を交互に反復推定する方法とホモトピー法を組み合わせることにより、開ループ系にも閉ループ系にも適用可能である。

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最小二乗推定量の漸近バイアスは、プレフィルタを適切に設計することによって0にできるが、プレフィルタは対象のパラメータに依存するため、一般には繰り返し設計が必要である。その繰り返しの収束速度を改善するために、バイアス補償型最小二乗法を適用した手法が提案されている。 本稿では、閉ループ環境における連続時間モデルのパラメータ推定にこれらの手法を適用する。

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人工呼吸療法において、患者の肺のエラスタンスや気道のレジスタンスなどの特性を把握することは、人工呼吸療法の適切な実施と疾患の的確な診断に役立つ。 我々は人工呼吸のための呼吸系のモデルとして、エラスタンスの多項式表現モデルとRBF表現モデルを提案しており、そのパラメータの推定アルゴリズムを導出している。 しかし、人間の呼吸は正確な周期動作をしているわけではなく、常に異なるP(気圧)-V(気量)経歴をたどり、また、測定データもドりフトやノイズの影響を受けている。 このような環境では従来の逐次最小二乗法のような単純な推定法では望ましい推定結果が得られない。 本研究は、呼吸の周期性と変動を考慮した呼吸系のパラメータの逐次推定方法を提案し、臨床実験で得られた実測データによる検証を行う。

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センサーネットワークにより製造現場環境を把握する実験を実施し、開発したプロトタイプシステムで、良好な無線通信の接続性を確認するとともに温度変化やCOガス濃度分布が遠隔で観測できることを実証した。

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鉄道システムにおいて安全走行の確保のために鉄道軌道の検査、整備作業は極めて重要であり、多くの時間と労力を要して行われている。これらを自動化、省力化するために、軌道検査用の専用車両に搭載したCCDカメラで軌道の画像を収録し、画像処理による自動検査や再生装置を用いた机上での目視検査を可能にする軌道撮影収録装置を開発した。この装置の概要について述べる。

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家事支援ロボットや介助・介護ロボット等，将来，家庭内で働くロボットは人との接触が不可避であり，安全のため柔軟かつ軽量であることが不可欠である．ところが，従来のロボットは作業を正確にこなす反面，電磁モータを利用するために重く硬くなり，人間にとっては危険な存在である．こうした背景から，筆者らは機構的に柔軟かつ軽量でありながら，適度な位置制御精度と力制御精度をもち，安全に支援タスクをこなすことができる柔制御ロボットアームを開発したので報告する．

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ヒューマンインタフェースの分野ではこれまで、確実な情報伝達に 基づく「理解」の支援を追及してきた。しかし避難誘導などの分野 では、理解支援だけで人は行動しないことがわかっている。人を行動 に導くためには、リスキーな状況の認識と行動することへの承認、 すなわち「納得」を促進する技術が要求される。本発表では、防災の 分野において、納得をうまく支援できなかったために避難誘導が うまくいかなかった例を紹介して、納得を支援することの重要性を 訴えたい。

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騒音を音で制御するアクティブノイズコントロールは、さまざまな産業応用分野において応用されつつある。アクティブノイズコントロールではDSPを利用して適応信号処理技術により所望の制御を実現している。本稿ではアクティブノイズコントロールの適応信号処理技術についての最新動向を紹介するとともに、最近の応用例について紹介する。

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一般的に共振系を推定する場合、動作の安定性からFIRフィルタが用いられる。しかし、非常に多くのタップ数を必要とするため、多大な計算量を要する。そこで、本論文ではFIRフィルタに安定性を考慮したIIRフィルタが直列接続された構造を共振系を模擬する構造として同定する手法を提案する。適応フィルタには、FIRフィルタに巡回型フィルタまたは再帰型ラティスフィルタが直列接続された構造の２種類を用いて性能比較を行う。さらに、再帰型ラティスフィルタの係数感度が低いため、未知系が高次になっても安定に動作すると考えられる。

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