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課題発見ゼミ
神林ゼミの研究テーマ
紹介
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
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
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。
●移動エージェントを用いた
群ロボット制御 －例
サーバ
１
●移動エージェントを用いた
群ロボット制御 －例
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
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
サーバ
１
２
３
実験中のロボット
鬼ごっこ 1
escape
chase
wall
operate
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．
鬼ごっこ 2
chase
wall
operate
escape
wall
operate
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．
鬼ごっこ 3
escape
wall
operate
chase
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．

3. Mobile Agents
The multi-agent brought the following to robot control
modularity
 reconfigurability
 extensibility

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)
context
(object state)
Serialized Agent
(compressed)
code
context
Migration
code
(Class files)
context
(object state)
Serialized Agent
(compressed)
Diagram of a mobile agent migration
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
3.2. Overall of agent
cooperation
Host
IP
list
Agent Space
Laptop
Create, the list of
IP addresses is passed
UIA
Agent Space
PC
PC
A
User
Create, robots coordinates
are passed.
A
Coordinates
Other
robots
Inquiry
PCA
CSA
DA
Create, a sequence of control
commands are passed
DA
RCC
ER1
Migration
Data flow
OA
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
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
二足歩行ロボット
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？
ZMP(Zero Moment Point)
To get ZMP from a given gait is easy.
To get an optimal gait satisfying a given ZMP is difficult.
・・
N y  m( X cg  X ZMP )(Z  g )  (Z cg  Z gnd ) X cg
・・

N x  m(Ycg  YZMP )(Z  g )  (Z cg  Z gnd )Ycg
・・
・・
cg
・・
cg
GAの実装
Phenotype
Evaluation
Selection
Crossover
New Generation
Gait Ge
neration
Mutation
GAの操作
crossover
parent1
0 1 1 0 0 0 1 0
parent2
1 1 0 1 0 1 1 1
child1
0 1 1 1 0 1 1 1
child2
1 1 0 0 0 0 1 0
crossover point
mutation
parent
1 1 0 0 0 0 1 0
mutation point
child
1 1 0 1 0 0 1 0
実験してみたら…
Explanation of Chord
Node A「I want to value of Key 7.」
Search Cost O(log N)
Length of key→m=3bit
7
0
A
H
Key
Node
1
B
2
C
4
E
1
B
Node table
6
G
C
F
2
Key
Node
7
H
0
A
E
Key
Node
2
C
4
5
F
6
G
0
A
5
D
3
3.Each Agent’s Role
Information Agent（IA）・・・Keep resource information.
IA
NA
Communication with user.
Node Agent（NA）・・・Information on other nodes is kept and
exchanged.
Cooperate with DA.
SA
Search Agent（SA）・・・Goes to other nodes to look for the
resource.
DA
DHT Agent（DA）・・・Compose DHT with cooperation of
DAs on other nodes.
Overall of agent
cooperation
Create and Dispatch
Request
Migrating
SA
SA
IA
Information IA
Migrating
Migrating
Direction
Direction
NA
NA
Nodes
Node without DHT
Node without DHT
DA
IA
DHT
NA
SA
Node with DHT
DA
IA
SA
NA
Node with DHT
Series of procedures of
agent migration
It is asked that the resource exists.
The key word and end
condition are sent from user.
results
User
Migration
Operate search
SA
NA
Destination node
SA
IA
NA
Node
information
IA
Node
information
Migration
Own node
It returns to the node when it
satisfy the search end requirement.
Other nodes
Clustering by cluster word
Cluster word
Cluster words of node A
A
8
B
6
C
Cluster words of node B
（abc, abcde, xy）
xy
abc
3
3
0
de
0
2
0
xz
0
0
0
Correlation value between A-B
3+3+2=8
(abc, de, xz)
abc
abc
d
e
(bc, cd, yz) Correlation value between A-C
2+2+2=6
Image of searching
3
10
C
6
3
5
0
8
F
5
E
13
A
3
B
H
G
9
8
D
4
Direct Mapping from Phenotype to
Genotype and Crossover
start
goal
Route:
Route:
parents
Route:
crossover
children
Route:
Representation of
Genotype
Red route
Constraint:
Two intersections represented be genes must be adjoined.
The Simulator
Best in the Initial
Generation
Best in the Second
Generation
Best in the Sixth
Generation
Best in the Eighth
Generation
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
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…