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J-GLOBAL ID：202002229492037085   整理番号：20A1928176

進化する形態学的にロバストなロボットコントローラのための新規性探索は良いか?【JST・京大機械翻訳】

Is Novelty Search Good for Evolving Morphologically Robust Robot Controllers?

著者 (2件)： Putter Ruben (University of Cape Town, Cape Town, South Africa) ,  Nitschke Geoff (University of Cape Town, Cape Town, South Africa)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： AAMAS ’18  ページ： 2051-2053  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,ロボットチームにおける進化的コントローラ設計に対する比較行動探索法を評価し,そこでは,進化コントローラの形態学的ロバスト性を評価することを目的とする。すなわち,制御装置が特定のロボット感覚運動形態(形態)のために進化するが,これらの形態劣化として機能しなければならない。ロボットは,行動進化が発達神経進化(HyperNEAT)により指示される神経コントローラを使用する。進化制御装置設計を,目的適合関数(非目的)探索を用いて,目的適応度関数を用いた。前者は行動の適応性と行動の新規性のための後者を最適化する。これらの探索方法を,様々なロボットモルフォロジーと増加するタスク複雑性を通して評価した。結果は,新規性と客観的探索の両方が,ロボットモルフォロジーを劣化させ,タスク複雑性を増加して,形態学的にロバストであるチームコントローラ(行動)を進化させることを示した。その結果,新規探索は,ロボット形態の変化に対してロバストであるロボットチーム行動(例えば,損傷または障害センサおよびアクチュエータによる)の生成に必ずしも適していないことが示唆された。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  制御装置 ,  *ロボット ,  適応性 ,  アクチュエータ ,  センサ ,  *ロバスト性 ,  モルフォロジー
準シソーラス用語： 装置設計 ,  適応度関数 ,  複雑性 ,  制御設計 ,  *ロボットコントローラ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 形態学的ロバスト性 ,  客観的および非目的進化的コントローラ設計 ,  ロボットチーム

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 進化 ,  形態学 ,  ロバスト ,  ロボットコントローラ ,  新規性 ,  探索