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Academic year: 2018

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FUT-K

CMA-ESによるキックの最適化

福井工業大学

恩田航佑 山西輝也

1. 目的

2. CMA-ES

Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (共分散行列適応進化的戦略) 略 あ 。共分散行列

更新を繰 返し,変数間 依存性を把握す

少 い回数 最適解を見 。サンプル生成 多

変量正規分布 重 付 平均ベクトルを利用し い

長所 • 非線形や微分不可,変数分離不可 い た

複雑 問題 も適用 。

• 100次元程度 も適用可能。

• 初期 パラメータ 依存性 強く い。

3. キック 動作 パラメータ

以下 手順 キック動作 生成を行 た。

.ロボットを安定 直立状態 す ,

.重心を左 移動させ ,

.右足をあ 一定 位置 振 上 ,

.振 上 た足を前 振 ボールを飛 す。

3 4 動作 関節 最適化を行 た。

パラメータ 説明

左 右

������ 3. 動作 あた 角度

パラメータ。LLJ1やRLJ4 パーセプター ID 一致。

パラメータ数 12個。

������ - ���

������

������

������ - ���

�,����,��� 4. 動作 当た 角速度

パラメータ。角速度を6 回変化させ い 。

パラメータ数 48個。

�,����,���

�,����,���

�,����,���

(1) ボール X座標を評価値 (個体数200)

最大距離 20mを超えた。

(2)ボール 目標座標 距離を評価値 (個体数200)

目標座標(13,0) 距離 0m 縮 た。

ち も最適化 成功した

4. 評価値

5. 結果

以下 を目的 したキック動作 生成を行 た。

(1) ボール 飛距離を伸 す (2) 目標地点 ボールを飛 す

手動 関節 パラメータ調整 困難。進化的戦 略 一 あ CMA-ES キック動作 最適化を 行 た。

(1) ボール 飛距離を伸 す

ボール X座標を評価値 す 。 (2) 目標地点 ボールを飛 す

ボール 目標座標(13,0) 距離を評価値 す 。 B

B O

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