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知能制御研究室

知能制御研究室

山田 訓

生体の神経回路網(ニューラルネットワーク)をモデルとした学習アルゴリズムを研究。自ら学習と判断をくり返し、自律的に行動できる知能的ロボットの開発をめざす。

Keyword
強化学習/ロボット制御/自律制御プログラム ニューラルネットワーク

完全自律型ロボットの制御技術を開発する

さまざまなロボットが実用化されている現代で、いまだ夢とされているのが自ら考え、学び、行動する完全自律型ロボットの実現。その制御技術の開発を行っているのが山田 訓先生の研究室です。
山田先生は、企業で脳やアメフラシの神経回路のコンピュータ・モデル化を研究。そのノウハウをいかし、現在はロボット自身が経験した試行錯誤を通して、環境に適応しようとする複合行動型強化学習という制御技術を研究しています。
「強化学習とは、まずやってみて、その成否を自ら判定し、正解を学ぶというものです。ロボットが行動するときに、何を目標に、どんなお手本を使って学習するのかをあらかじめ設定し、自らの動きを学習していくプログラムを製作しています」と山田先生。制御プログラムは、C言語を使って独自に製作しています。
学生は研究室に所属すると、まずプログラミングを学習。その後、研究テーマに応じたプログラミングやシミュレーションのほか、自律移動ミニロボット、竹馬型の二足歩行ロボットなどを用いた実験にも取り組みます。高度なスキルが必要なため、学生も「プログラミングの力が身につきます」と学びの成果を実感しています。「今後は、動物型ロボットや人型ロボットでの実験も想定しています。現在は一定動作内での学習や制御に留まっていますが、究極の目標として、すべて自分で学習できるロボットを開発したいです」と山田先生は目標を語ります。
  • lab_column

    強化学習プログラムを組み入れた自律移動ミニロボットの実験。到達目標へ向かう間に壁を検知すると、障害物であることや位置を学習し、迂回行動を行う