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This paper deals with a robotic system which is required to exhibit adaptability and have the capability of self-organization, and self-evolution. One such robotic system to realize this type of configuration has been studied by the authors. It is called a cellular robotic system (hereinafter call CEBOT) . CEBOT consists of many kinds of functional units. Each unit is called a “cell”, which possesses at least one function, and its own intelligence. The fundamental concept of CEBOT is based on biological systems which are adaptable and capable of self-organization, and self-evolution. Like the biological system, many cells can organize a structure to integrate the tiny functions of single cell. Therefore, the whole structure can execute complicated tasks which can not be carried out by a cell. This paper covers essential issues to develop a type of multi-agent robotic system as follows : the fundamental concept of CEBOT and the definition of the “cell”, the control law for cells to realize the “function amplification” which is a newly proposed concept, the hardware and the software configuration, and the optimizing method of the structure for both the hardware and the software of CEBOT.

2021-08-08 09:17:07
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1 0 0 0 自己進化する新しいモジュラーネットワークの提案

著者: 川畑宣之徳永憲洋古川徹生
出版者: 一般社団法人電子情報通信学会
雑誌: 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング (ISSN:09135685)
巻号頁・発行日: vol.107, no.413, pp.141-146, 2008-01-15
参考文献数: 10
被引用文献数: 2

本発表では自己進化型モジュラーネットワーク(SElf-Evolving Modular network: SEEM)を提案する.SEEMは進化型のモジュラーネットワークであり,入力データに対応できる能力を持ったモジュールが存在しない場合にモジュールを増加させる機能,およびモジュール間の関連性を入力データから動的に獲得する機能をもつ.さらにSEEMは外部から時々刻々と入力される情報の分節化および分節化された情報の関連づけをオンラインで行う特徴も持つ.これによりSEEMは,自律行動型ロボットが環境との相互作用により機能を進化させるような課題,大規模情報の分類問題などに応用できると期待される.本稿はSEEMのアーキテクチャ,アルゴリズム及び3次元オブジェクト画像のオンラインクラスタリングへの応用について報告する.

2021-08-08 09:17:07
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https://ci.nii.ac.jp/naid/110006623387

1 0 0 0 知的移動エージェントによるマルチパーパスワイヤレスセンサネットワークアプリケーション

著者: 長健太大須賀昭彦本位田真一
出版者: 一般社団法人情報処理学会
雑誌: 情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
巻号頁・発行日: vol.47, no.12, pp.3165-3178, 2006-12-15
参考文献数: 31
被引用文献数: 1

多数の小型センサから構成されるワイヤレスセンサネットワーク(WSN)を用いたビルオートメーションシステム,環境モニタリングシステム,サプライチェーンモニタリングシステムなどが実現されつつある.WSN 内の大量のセンサ群は環境に広範に分散配置され,かつそれらに搭載されているバッテリはきわめて限られているため,WSN アプリケーションにおいては電力消費量を抑えることが重要になる.WSN アプリケーションを実現するためのフレームワークは,消費電力と応答性能の間で発生するトレードオフを正しく扱える必要がある.我々は,複数の知的移動エージェントを用いてマルチパーパスなWSN アプリケーションを構築するというアプローチをとった.我々のフレームワークはエージェント群の動作方式を変化させることで,アプリケーションごとに異なる応答性能の要求に適応することができる.また,ビルディングオートメーションにおける移動エージェント群の動作をシミュレートすることで,消費電力と応答性能に関する評価を行った.A wireless sensor network (WSN) that is a network of many small sensors is being used for many applications such as structure and equipment monitoring, environmental monitoring and supply chain monitoring. Since these many sensors are widely spread in the environment and a battery of sensors is very limited, main concern for WSN applications is reducing battery consumption. Framework for these WSN applications should handle the trade-o. between battery consumption and response time. Our approach for this problem is using a multi intelligent mobile agent framework to implement multi-purpose WSN applications. By changing the movement pattern of agents, our framework can adapt to the requirements of response time that di.er from each application. We evaluate battery consumption and response time with simulating mobile agents for the building automation WSN application.