論文の概要: Exploring Robot Morphology Spaces through Breadth-First Search and
Random Query
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14387v1
- Date: Mon, 25 Sep 2023 06:46:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-27 16:45:28.939000
- Title: Exploring Robot Morphology Spaces through Breadth-First Search and
Random Query
- Title（参考訳）: Breadth-First Searchとランダム検索によるロボット形態空間の探索
- Authors: Jie Luo
- Abstract要約: 本研究では,BFS (Breadth-First Search) とRandom Query (Random Query) の2つの異なるクエリメカニズムを用いて,進化的結果と性能に与える影響について検討する。
その結果,2つの問合せ機構が,形態的知性,多様性,形態的特徴を含むモジュール型ロボット体の進化と性能に与える影響が示唆された。
また、当初、ロボットの多様性はRandom QueryよりもBFSの方が高かったが、ラマルクのシステムではより速く低下し、優れた設計に収束し、一方ダーウィンのシステムでは、BFSはエンドプロセスの多様性を向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.285621588896828
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Evolutionary robotics offers a powerful framework for designing and evolving
robot morphologies, particularly in the context of modular robots. However, the
role of query mechanisms during the genotype-to-phenotype mapping process has
been largely overlooked. This research addresses this gap by conducting a
comparative analysis of query mechanisms in the brain-body co-evolution of
modular robots. Using two different query mechanisms, Breadth-First Search
(BFS) and Random Query, within the context of evolving robot morphologies using
CPPNs and robot controllers using tensors, and testing them in two evolutionary
frameworks, Lamarckian and Darwinian systems, this study investigates their
influence on evolutionary outcomes and performance. The findings demonstrate
the impact of the two query mechanisms on the evolution and performance of
modular robot bodies, including morphological intelligence, diversity, and
morphological traits. This study suggests that BFS is both more effective and
efficient in producing highly performing robots. It also reveals that
initially, robot diversity was higher with BFS compared to Random Query, but in
the Lamarckian system, it declines faster, converging to superior designs,
while in the Darwinian system, BFS led to higher end-process diversity.
- Abstract（参考訳）: 進化ロボティクスは、特にモジュラーロボットの文脈において、ロボットの形態を設計および進化するための強力なフレームワークを提供する。
しかし、ジェノタイプからフェノタイプへのマッピングプロセスにおけるクエリメカニズムの役割は概ね見過ごされている。
本研究は,モジュールロボットの脳内共進化におけるクエリ機構の比較解析により,このギャップを解消する。
BFS(Breadth-First Search)とRandom Query(Random Query)の2つの異なるクエリメカニズムを用いて、CPPNとロボットコントローラを用いてテンソルを用いてロボット形態を進化させ、それらをラマルク系とダーウィン系の2つの進化的フレームワークでテストする。
その結果,2つの問合せ機構が,形態的知性,多様性,形態的特徴を含むモジュール型ロボット体の進化と性能に与える影響が示された。
本研究は,高性能ロボットの製作において,BFSの方が効率的かつ効率的であることが示唆された。
当初、ロボットの多様性はRandom QueryよりもBFSの方が高かったが、ラマルクのシステムではより速く低下し、優れた設計に収束し、一方ダーウィンのシステムでは、BFSはプロセスの多様性が向上した。
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