神林ゼミの研究テーマ紹介
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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ボ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

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Presentation Transcript


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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


2947036

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ボットのシュミレータ(C言語)


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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


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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。


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サーバ

●移動エージェントを用いた群ロボット制御 -例


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サーバ

●移動エージェントを用いた群ロボット制御 -例


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サーバ

●移動エージェントを用いた群ロボット制御 -例


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サーバ

●移動エージェントを用いた群ロボット制御 -例


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実験中のロボット


2947036

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


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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


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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


3 mobile agents

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


3 1 each agents role

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

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


4 the robots

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


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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


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二足歩行ロボット


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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.

ZMP(Zero Moment Point)

・・

・・

・・

・・

・・


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GAの実装

Phenotype

Evaluation

Selection

Crossover

New Generation

Mutation

Gait Ge

neration


2947036

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


2947036

実験してみたら…


Explanation of chord

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


3 each agent s role

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.


Overall of agent cooperation

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


Series of procedures of agent migration

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


Clustering by cluster word

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)


Image of searching

Image of searching

3

10

H

G

C

6

3

8

5

F

0

5

13

E

A

3

9

B

8

D

4


Direct mapping from phenotype to genotype and crossover

Direct Mapping from Phenotype to Genotype and Crossover

start

goal

Route:

Route:

crossover

parents

children

Route:

Route:


Representation of genotype

Representation of Genotype

Red route

Constraint:

Two intersections represented be genes must be adjoined.


The simulator

The Simulator


Best in the initial generation

Best in the Initial Generation


Best in the second generation

Best in the Second Generation


Best in the sixth generation

Best in the Sixth Generation


Best in the eighth generation

Best in the Eighth Generation


2947036

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


2947036

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…


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