[논문 리뷰] Artificial Hormone Reaction Networks: Towards Higher Evolvability in Evolutionary Multi-Modular Robotics

Heiko Hamann, Jürgen Stradner외 2명|arXiv (Cornell University)|2010. 11. 17.

Evolutionary Algorithms and Applications참고 문헌 11인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 진화적 다중 모듈형 로봇을 위한 생물학적으로 영감을 받은 모듈식 제어기 설계로, 인한 호르몬 반응 네트워크(AHHS)를 제안한다. 이는 내재된 호메오스타시스 및 일시적 행동을 통해 높은 진화 가능성을 가능하게 한다. 개선된 AHHS2 버전은 적합도 지도의 매끄러움과 인과관계를 향상시켜 AHHS1에 비해 다섯 모듈로 구성된 로봇 생물체에서 더 신뢰성 있고 다양한 보행을 도출한다.

ABSTRACT

The semi-automatic or automatic synthesis of robot controller software is both desirable and challenging. Synthesis of rather simple behaviors such as collision avoidance by applying artificial evolution has been shown multiple times. However, the difficulty of this synthesis increases heavily with increasing complexity of the task that should be performed by the robot. We try to tackle this problem of complexity with Artificial Homeostatic Hormone Systems (AHHS), which provide both intrinsic, homeostatic processes and (transient) intrinsic, variant behavior. By using AHHS the need for pre-defined controller topologies or information about the field of application is minimized. We investigate how the principle design of the controller and the hormone network size affects the overall performance of the artificial evolution (i.e., evolvability). This is done by comparing two variants of AHHS that show different effects when mutated. We evolve a controller for a robot built from five autonomous, cooperating modules. The desired behavior is a form of gait resulting in fast locomotion by using the modules' main hinges.

연구 동기 및 목표

• 다중 모듈형 시스템을 위한 로봇 제어기의 높은 복잡성 문제를 해결한다.
• 사전 정의된 제어기 구조나 응용 분야에 특화된 지식에 의존도를 최소화한다.
• 적합도 지도를 매끄럽게 함으로써 진화 가능성을 향상시키기 위해 제어기 아키텍처를 설계한다.
• 호르몬 네트워크 구조와 돌연변이의 인과관계가 진화 성능에 미치는 영향을 조사한다.
• 분산형, 호르몬 기반 제어를 통해 재구성 가능한 로봇 생물체에서 강력하고 자율적으로 조직화된 보행을 가능하게 한다.

제안 방법

• 감각 입력을 액추에이터 제어로 변환하는 호르몬 분비를 포함한 반응-확산 역학을 사용해 인공 호메오스타틱 호르몬 시스템(AHHS)을 구현한다.
• 비선형 규칙 기반 호르몬 상호작용을 통해 안정적인 호메오스타시스 평형 상태와 함께 일시적이고 탐색적인 행동을 가능하게 한다.
• 유전적 변화가 행동에 미치는 영향을 제한함으로써 인과관계를 유지하는 변이 연산자를 적용한다.
• 충돌 및 벽 도달 기준을 충족시키는 물리 기반 시뮬레이션을 사용해 다섯 모듈로 구성된 로봇 생물체의 제어기를 진화시킨다.
• 다른 변이 행동을 가진 두 가지 AHHS 버전(AHHS1 및 AHHS2)을 비교하여 적합도 지도의 매끄러움과 진화 가능성을 평가한다.
• 유전자로 진화된 제어기의 호르몬 농도 동역학과 규칙 구조를 분석하여 핵심 조절 메커니즘을 규명한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 호르몬 반응 네트워크의 설계가 모듈식 로봇에서 제어기의 진화 가능성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 유전적 변화가 소규모 행동 변화로 이어지는 변이 인과관계를 향상시키면 적합도 지도의 매끄러움이 어느 정도 향상되는가?
• RQ3 사전 정의된 구조나 과제에 특화된 인코딩 없이도 호르몬 기반 제어기가 다양한 효과적인 보행을 진화시킬 수 있는가?
• RQ4 비선형 호르몬 상호작용과 확산은 어떻게 다중 모듈 로봇 생물체에서 기능적 보행의 잠재적 특성으로 나타나는가?
• RQ5 제어기의 모듈성과 균일성(모든 모듈에서 동일한 제어기)이 자율적인 역할 선택을 가능하게 하는 데 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• AHHS2는 변이 인과관계가 향상되어 원래의 적합도 근처에 위치한 변이 제어기의 비율이 0.81로 높았고, AHHS1에서는 대부분의 변이 제어기의 적합도가 0.2 이하였다.
• AHHS2에서 진화된 제어기는 AHHS1에 비해 더 매끄럽고 신뢰할 수 있는 보행을 보이며 더 큰 행동 다양성을 보였다.
• 호르몬 $H_4$는 힌지의 90° 확장을 주로 조절하였고, $H_3$는 -90°로 굽힘을 유도하였으며, $H_3 > 0$일 경우 $H_4$를 억제하는 규칙이 존재했다.
• 호르몬 $H_2$는 모듈 간에 파동처럼 확산되어 앞에서 뒤로 전파되는 신호를 생성하여 조율된 운동을 가능하게 하였다.
• 대부분의 진화된 제어기는 벽까지 도달하고 그 너머로 이동하는 보행을 달성하여 효과적인 보행 형성의 가능성을 보였다.
• 시스템은 정수 출력 인덱스와 0.5 초과의 가중치를 가진 특수화된 규칙을 진화시켜 호르몬 조절의 기능적 최적화를 나타내었다.