SOM^2による移動ロボットのための環境内部モデル獲得

摘要

本稿では,SOM^2を用いた環境内部モデル獲得手法について提案する.SOM^2は従来型SOMのベクトルユニットをSOMモジュールに置き換え拡張した手法であり,ベクトルデータ集合(エピソード)ではなく,エピソード集合が形成する多様体の集合を,多様体同士の対応点を発見しつつ自己組織的にマップする.ある環境において,各地点で移動ロボット周辺のセンサ情報は環状多様体に分布し,環境全体では地点ごとに環状多様体が形成される.このときSOM^2を用いることで環状多様体集合のマップが生成され,移動ロボット自身が自己位置および方向が推定可能な環境内部モデルを自己組織的に獲得できることが期待される.シミュレーションの結果,SOM^2を用いることで,移動ロボットの自己位置および方向を推定する環境内部モデルを,自己組織的に獲得できることが示された.またSOM^2を用いることで,センサ情報のみでおおまかな環境内部モデルを獲得できることも示唆された.