Behavior-Decision Fuzzy Algorithm with the Ambiguous State Adaptability for Autonomous Mobile Robots

Abstract

知能ロボットにおいて「人間らしい」行動決定機能を表現しようとする場合、あいまい状況認識を含む動作シーケンスの記述が重要となる。本研究では、クリスプ量およびファジィ量が混在するようなシーケンスフローが表現可能なファジィアルゴリズムの概念を用いて、人間が通常行っているのに近いマクロ行動決定アルゴリズムを記述することを試みる。本論文では、まずアルゴリズムチューニング機能を有する修正ファジィアルゴリズムを提案し、次にこれを用いた自律移動ロボットの行動決定アルゴリズムの構築方法について述べる。本方式の主な特長を以下に示す。1)ファジィアルゴリズムを用いることにより行動決定シーケンスの柔軟でかつマクロな知識表現が可能である。2)ファジィフレームによるあいまい概念および修正ファジィアルゴリズムによるあいまい状況の定義ができる。3)行動目的に従って制御されるスレショールド値をもつアルゴリズムチューニング機能をもつ。最後に本方式の検証のため、簡単な屋内環境を想定して行った計算機シミュレーションおよび移動実験の結果についても報告する。