1 / 38

神林ゼミの研究テーマ紹介

神林ゼミの研究テーマ紹介. 課題発見ゼミ. 2008 年 4 月9日 神林　靖. 過去の研究題目. ロボットを制御するプログラム （エージェントを使ったロボットの行動制御） ロボットそのもの 　（遺伝的アルゴリズムを使った二足歩行制御） プログラム関係(ソフトなど) VB による進化メトリクス 遺伝的アルゴリズムを用いた作曲支援システム( Java) ﾆｭｰﾗﾙﾈｯﾄを用いた鉄棒ﾛﾎﾞｯﾄのｼｭﾐﾚｰﾀ( C 言語). ６ つのプロジェクト. 移動オブジェクト（エージェント） 移動エージェントによるロボット制御 遺伝的アルゴリズムによる歩行制御

erasto
Télécharger la présentation

神林ゼミの研究テーマ紹介

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. 神林ゼミの研究テーマ紹介 課題発見ゼミ 2008年4月9日 神林　靖

  2. 過去の研究題目 • ロボットを制御するプログラム • （エージェントを使ったロボットの行動制御） • ロボットそのもの 　（遺伝的アルゴリズムを使った二足歩行制御） • プログラム関係(ソフトなど) • VBによる進化メトリクス • 遺伝的アルゴリズムを用いた作曲支援システム(Java) • ﾆｭｰﾗﾙﾈｯﾄを用いた鉄棒ﾛﾎﾞｯﾄのｼｭﾐﾚｰﾀ(C言語)

  3. ６つのプロジェクト • 移動オブジェクト（エージェント） • 移動エージェントによるロボット制御 • 遺伝的アルゴリズムによる歩行制御 • ソフトウェアの法的保護 • データと命令を分離したプログラミング • エージェントを用いたネットワーク上の資源探索 • GAを用いたカーナビ

  4. ロボットへの応用 • ロボット搭載の（非力な）コンピュータにプログラムを送り込んで作業させる。 • セキュリティを気にしなくてよい。 • 複数のロボットを組み合わせて作業させる。

  5. サーバ １ ●移動エージェントを用いた 群ロボット制御 －例

  6. サーバ １ ２ ●移動エージェントを用いた 群ロボット制御 －例

  7. サーバ １ ２ ●移動エージェントを用いた 群ロボット制御 －例

  8. サーバ １ ２ ３ ●移動エージェントを用いた 群ロボット制御 －例

  9. 実験中のロボット

  10. escape operate wall wall operate 追跡者が逃走者を捕獲すると，chaseエージェントが捕獲されたロボットのwallエージェントに移動する． chase 鬼ごっこ 1

  11. escape operate wall operate wall chaseエージェントの移動により，escapeエージェントは原追跡者のwallエージェントへと追い出される． chase 鬼ごっこ 2

  12. wall operate wall operate escapeエージェントは，原追跡者のwallエージェントに移動し，役割の交換は完了する． chase escape 鬼ごっこ 3

  13. easier the development of control systems on distributed environments Site A Site B Dispatched Agent Arrived Agent Serialization and compression Unserialization and Uncompression Network code (Class files) code (Class files) code context context (object state) context (object state) Migration Serialized Agent (compressed) Serialized Agent (compressed) 3. Mobile Agents • The multi-agent brought the following to robot control • modularity • reconfigurability • extensibility Diagram of a mobile agent migration

  14. 3.1. Each agents role User Interface Agent (UIA) : Static Agent Operation Agent (OA) : Mobile Agent Position Collecting Agent (PCA) : Mobile Agent Clustering Simulation Agent (CSA) : Static Agent Destination Agent (DA) : Mobile Agent

  15. Host Agent Space IP list Laptop Create, the list of IP addresses is passed Agent Space UIA PCA PCA User Coordinates Other robots Create, robots coordinates are passed. Inquiry PCA CSA OA DA Create, a sequence of control commands are passed RCC DA ER1 Migration Data flow 3.2. Overall of agent cooperation

  16. 4.The Robots Rechargeable battery Notebook computer with wireless LAN adaptor and installed “RCC” Controller module Two servomotors with tires team of mobile multi-robots

  17. 遺伝的プログラムを用いたロボット制御 • 遺伝的プログラムによる二足歩行のバランシングの実験 • 最適歩行の実験

  18. 二足歩行ロボット

  19. 細かい作業をするロボットが欲しい • 二足歩行ロボットがいいかな？

  20. To get ZMP from a given gait is easy. To get an optimal gait satisfying a given ZMP is difficult. ZMP(Zero Moment Point) ・・ ・・ ・・ ・・ ・・

  21. GAの実装 Phenotype Evaluation Selection Crossover New Generation Mutation Gait Ge neration

  22. GAの操作 crossover parent1 child1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 parent2 child2 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 crossover point mutation parent child 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 mutation point

  23. 実験してみたら…

  24. Key Key Key Node Node Node 5 1 7 F B H 2 0 6 C G A 4 0 2 E C A Explanation of Chord Node A「I want to value of Key 7.」 0 Search Cost O(log N) A 7 1 Length of key→m=3bit H B Node table 6 G 2 C F D 3 5 E 4

  25. DA SA NA IA 3.Each Agent’s Role Information Agent（IA）・・・Keep resource information. Communication with user. Node Agent（NA）・・・Information on other nodes is kept and exchanged. Cooperate with DA. Search Agent（SA）・・・Goes to other nodes to look for the resource. DHT Agent（DA）・・・Compose DHT with cooperation of DAs on other nodes.

  26. Nodes IA NA DA DA SA SA SA SA NA NA NA IA IA Overall of agent cooperation Request Create and Dispatch Migrating Information IA Migrating Migrating Direction Direction Node without DHT Node without DHT DHT Node with DHT Node with DHT

  27. Series of procedures of agent migration It is asked that the resource exists. The key word and end condition are sent from user. User results Migration SA IA Node information Operate search NA Destination node SA IA Migration Node information NA Own node It returns to the node when it satisfy the search end requirement. Other nodes

  28. Clustering by cluster word Cluster word （abc, abcde, xy） Cluster words of node A A Cluster words of node B 8 6 Correlation value between A-B 3+3+2=8 Correlation value between A-C 2+2+2=6 B C (abc, de, xz) (bc, cd, yz)

  29. Image of searching 3 10 H G C 6 3 8 5 F 0 5 13 E A 3 9 B 8 D 4

  30. Direct Mapping from Phenotype to Genotype and Crossover start goal Route: Route: crossover parents children Route: Route:

  31. Representation of Genotype Red route Constraint: Two intersections represented be genes must be adjoined.

  32. The Simulator

  33. Best in the Initial Generation

  34. Best in the Second Generation

  35. Best in the Sixth Generation

  36. Best in the Eighth Generation

  37. まとめ • ソフトウェアに関することがらすべて • 各種ロボットに関すること • 新しいプログラミング言語

  38. だけど • 研究ばかりが、研究室生活ではない。 • 社会に出る準備をするところ…

More Related