1998年6月4日
 プレス発表資料(概要編)
技術研究組合 新情報処理開発機構

進化するハードウェアを用いた自律移動ロボットの開発

1.新聞発表題目

 進化するハードウェアを用いた自律移動ロボットの開発

2.発表の概要

 通産省リアルワールドコンピューティングプロジェクトにおいて、電総研進化システムラボ、RWCP適応デバイスNEC研究室は、環境の変動に適応してハードウェア自身がその構造を変更し、常に最適なハードウェア性能を獲得する「進化するハードウェア」を開発している。この能力を実証する応用例の一つとして、今回「進化するハードウェア」を自律移動ロボットに適用し、環境変化に対する学習速度を従来の他の自律移動ロボットよりも2桁以上高速にすることに成功した。
 
 「進化するハードウェア」は、状況に応じてハードウェア自体が自律的に最適な構造をとることのできる新しいハードウェアの概念である。電総研とNECは、このLSIチップを開発した。同LSIは、遺伝的アルゴリズム(人工知能における探索アルゴリズムで、進化するハードウェアの実現においては、最適なハードウェア構成を探索するサーチエンジンとなる)を直接ハードウェア化した部分、可変構造ハードウェア部分(従来のPLDに相当)、およびV30の3つの部分から構成される。
 
 一般にロボットを、変動する環境の中でリアルタイムで動作させることは、予期しない障害物や故障発生に対応する必要があるため、ロボット自身に高い自律性と適応性が要求される。このため、自律移動ロボットは、その場で学習するオンライン学習型のものは世界で2例しか実現例がないが、いずれも新しい環境への適応に要する学習時間がががりすぎた(最低でも約10時間)。そこで、「進化するハードウェア」を自律移動ロボットの制御回路に適用することにより、新しい環境への適応の要する時間を約10分以内に大幅に短縮した。このロボットは、二つのカメラアイで、移動する対象物を捕捉し、障害物をよけながら、対象物を追跡する。この追跡の間、近接センサーが壊れても残りのセンサーだけで追跡が可能なように、新しい制御回路が「進化するハードウェア」により再構成され追跡を継続できる。また、より複雑な形状の障害物にあっても、これを回避できる制御回路をその場で学習し獲得できる。

3.技術的アピール点
  1. 進化するハードウェアの高速性を活かして、従来のオンライン学習型自律ロボットよりも2桁高速な学習時間を達成した。これにより、例えば、センサを壊しても残りのセンサで追跡が可能なように制御回路を再構築したり、未知の障害物でも回避できるように制御回路を再構成できるようになった。ここまでのレベルの頑健性(robustness)と自律、適応性を達成したシステムはこれまでにない。 

  2. 進化するハードウェアLSIの開発により、コンパクトに非線形関係の学習を高速に行えるようになった。自律移動ロボットへの実装では、小型化は重要なポイントである。

  3. 進化するハードウェアLSIの内部では、遺伝的アルゴリズムが直接ハードウェアで実装されている。32ビットRISCの約10分の1のゲート数で実現されている。
 

[Real World Computing Project]   RWCPメモリアル   RWCP10年史