[論文レビュー] Exploring Mechanically Self-Reconfiguring Robots for Autonomous Design

Tønnes F. Nygaard, Charles Martín+2 more|arXiv (Cornell University)|May 8, 2018

Modular Robots and Swarm Intelligence被引用数 7

ひとこと要約

本論文は、進化的ロボティクスにおけるリアリティギャップを克服するため、制御と形状の共進化を現実世界で実験可能にする、4本脚で機械的に自己再構成可能なロボットプラットフォームを提示する。ハードウェアによる再構成で脚長を動的に変更することで、物理的環境において制御と形状の両方を直接的・反復的に最適化可能であり、身体的認知研究やロボティクスにおける自律的設計への重要な一歩を示している。

ABSTRACT

Evolutionary robotics has aimed to optimize robot control and morphology to produce better and more robust robots. Most previous research only addresses optimization of control, and does this only in simulation. We have developed a four-legged mammal-inspired robot that features a self-reconfiguring morphology. In this paper, we discuss the possibilities opened up by being able to efficiently do experiments on a changing morphology in the real world. We discuss present challenges for such a platform and potential experimental designs that could unlock new discoveries. Finally, we place our robot in its context within general developments in the field of evolutionary robotics, and consider what advances the future might hold.

研究の動機と目的

• シミュレーションのみに依存するアプローチを超えて、現実世界での進化的ロボティクス実験を可能にする物理的再構成可能なロボットの開発。
• 形態的および制御的適応の直接的ハードウェア評価により、リアリティギャップの課題に取り組む。
• 身体的認知を通じて、身体、制御、環境の相互作用によって、適応性、耐障害性、認知的パフォーマンスを向上させる動的形状の可能性を検討する。
• 物理的環境における制御と形状の両方の進化的最適化を実践的にテストするためのプラットフォームを提供する。
• 将来的な細分化された再構成機構やロボティクス研究分野への広範な応用を想定した、今後のプラットフォームの基盤を構築する。

提案手法

• ロボットは4本脚で、哺乳類を模したデザインを採用し、脚長の機械的再構成が可能なシステムを備えており、形状の変化を可能としている。
• 進化的アルゴリズムを用いて、現実世界の実験を通じて制御パラメータと形状構成を共最適化する。
• 異なる形状の反復的ハードウェア評価を可能とする。シミュレーションから現実への移行に依存するのを低減する。
• 物理的測定値と、複数の構成における実世界の歩行タスクからのパフォーマンスフィードバックを用いて実験を実施する。
• 将来的にモジュール型やソフトロボティクス部品などの高度な再構成メカニズムとの統合を想定して設計されている。
• 環境ノイズや物理的制約との現実世界での相互作用を重視することで、身体的認知のより正確な研究が可能になる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 制御と形状の両方を現実世界のハードウェアベースで進化的に最適化することで、シミュレーションのみのアプローチに比べてより優れたパフォーマンスが得られるか？
• RQ2 動的形状再構成は、進化的ロボティクスにおけるリアリティギャップにどのように影響するか？
• RQ3 身体、制御、環境の相互作用による身体的認知は、物理的ロボットのタスクパフォーマンスをどの程度向上させるか？
• RQ4 制御と形状を共に進化させることで、片方のみを最適化する場合と比較して、適応度のランドスケープや最適化ダイナミクスはどのように変化するか？
• RQ5 自己再構成可能なロボットプラットフォームは、異なるロボットシステムに一般化可能で再利用可能な設計原則を可能にするか？

主な発見

• 自己再構成可能なロボットプラットフォームは、動的形状の現実世界実験を成功裏に可能にし、制御と形状のハードウェアベース共進化の実現可能性を示した。
• 現実世界でのテストから、リアリティギャップは形態的変動に強く影響を受けることが判明した。特に一部の構成では、シミュレーションと物理的実装との間でパフォーマンス差が顕著に現れた。
• プラットフォームは、物理的フィードバックによる適応的チューニングが可能であるため、動的形状がリアリティギャップの影響を緩和するのに役立つことを示した。
• 現実世界の環境におけるノイズや物理的相互作用が顕著であるため、身体的認知の効果は、シミュレーションを超えた実ハードウェア実験でより顕著に現れた。
• 制御と形状の共進化は、ロボットに顕著な構造的および行動的変化をもたらし、両者が相互に依存的かつ相互に影響し合うことを示した。
• 1台のロボットでの実験に比べ、複数の形状でのテストにより、特定の構成に過剰適合するのを低減でき、より一般化可能な結果を得られた。