動物行動学に基づく行動連鎖を用いたロボットスワームの群挙動解析

摘要

近年，複数台のロボットを用いることで問題解決を図るマルチロボットシステムへ関心が高まってきている．そして，その中の一つに，アリやハチといった社会性昆虫が自己組織化により，単体では不可能な問題を解決していることから着想を得たマルチロボットシステム（Swarm Robotic Systems: SRS）がある．SRS の特徴として，ロボットの故障などによりパフォーマンスが下がったとしてもタスクを継続できる頑健性，タスクの変化にも柔軟に対応できる柔軟性，ロボット台数を容易に変更することができる拡張性などが挙げられる．これまでに多くの群挙動生成に関する研究が行われている一方で，群挙動の解析には，システムが持つ冗長性による群挙動の複雑さのため，現在まで解析は困難であるとされ，定石的な手法は構築されていない．SRS におけるロボットの群挙動解析手法として，筆者らは，ロボット群内での機能分化の観察が有効であるという観点から，サブグループを抽出する方法を提案してきた．この手法では，ロボットが行っている情報のやり取りをネットワークの一種としてとらえ，複雑ネットワーク理論に基づくクラスタリングを行う．クラスタリングとは，データの集まりを類似度に従って分類する手法であり，SRS においては各クラスタを役割の異なるサブグループとみなすことができる．本論文では，上述の手法により抽出されたサブグループが行う行動の役割の統計解析を行う．それにあたり，SRS は社会性昆虫を模範として設計されたシステムであることに着目し，動物行動学で利用されている解析手法を適用する．動物行動学における研究では，複雑な動物の行動から法則性を追求して行くために，統計的方法が取り入れられている．その中でも，本稿では，行動をいくつかの細かな行動の一連の流れとして捉える行動連鎖を用いた解析方法を利用する．ロボット群は，ロボット間，もしくは環境との相互作用による自律的な機能分化に基づく協調行動を実現していることから，この機能分化をひとつの行動のタイプと見なす．そして，その順序や時間の長さについて行動連鎖の解析を適用することで，群挙動の解析を試みる．