研究会 (2007 年 03 月 16 日)

日時: 3/16(金) 14:00〜18:00

場所: 九州大学 システム情報科学研究府 第８講義室
　　  (伊都キャンパス 工学部２号館３階３２８号室)

講演: 1. 強化学習における多次元入出力の扱いとロボットへの適用
　　     (九州大学 木村元, 14:00〜15:00)
　　  ・ 梶原研実験デモ (15:00〜15:30)
　　  2. 配管設計における遺伝的アルゴリズムによる多目的最適化
　　     (九州大学 木村元, 15:30〜16:00)
　　  ・ キャンパス見学 (16:00〜16:30)
　　  3. 掘削船ＤＰＳの高度化に関する研究
　　     (九州大学 五百木陵行(梶原研D2), 16:30〜17:30)

参加者: 木村, 五百木, 和田, 梶原, 川邊, 楊, 金江, 向井(以上九大),
　　　  池田(徳島大), 佐藤(佐賀大), 大屋, 伊藤, 瀬部(以上九工大)
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　　　　　(以上敬称略)

講演概要:

1. 強化学習は報酬という単純な評価信号を手がかりに試行錯誤を通じて環境
に適応していく学習制御の枠組みの一つであり、ロボット等における制御規則の自動
獲得手段として期待できるが、多変数の入出力を扱うためには工夫を要する。本研究
では、ランダムタイリングによる関数近似とGibbsサンプリングによる行動選択方法
や自然勾配法による政策改善アルゴリズムを紹介し、シミュレーションや実機におけ
る挙動を示す。

2. 配管設計は、機器同士を繋ぐパイプやバルブを限られた空間内で互いにぶ
つからないよう配置するだけでなく、曲がりや長さを最小化し、人間がバルブを操作
できるよう出入口からバルブまで空間を適切に空けるなど、人手による作業では高度
な熟練を要する。本研究では配管問題を多目的最適化問題として定式化し、遺伝的手
法による自動設計を試みる。

3. 近年の海洋開発の活性化に伴い増加傾向にある掘削船を始めとした，高精
度定点保持性能を要求される船舶は，複数機のアジマススラスタを用いて船体運動制
御を行う。これらのスラスタの運用に際しては各スラスタの役割を決定する推力配分
(CA: Control Allocation)問題を解かなければならない。本講演では，
　１）ＣＡ行列の零化空間基底操作による推力配分問題の解法と実証実験，
　２）ライザー管の動特性
を考慮したＤＰＳ及びリエントリ制御の実証実験について述べる。