ZIPC R&B　エージェントシステムプラットフォーム

エージェントシステム プラットフォーム 自動運転に必要な「危険予知エージェント」 優良なドライバの特徴として危険予知能力が高いことがあります。危険予知エージェントを搭載する することで危険予知能力を取り入れることができます。 どのようにエージェントを構築するのか？ エージェントの知能部分をモデルベースで開発します。具体的には決定表を用いて知能をルールとして表 現します。 例えば、図１は危険予知エージェントがドライバーにヘッドアップディスプレイ(HUD)で雪道での危険 予知を警告している様子を示しています。雪道運転での知識を決定表でモデリングしたものが表１です。 表1 危険予知ルールモデル ▶危険予知エージェント動画URL http://www.zipc.com/product/ZIPC_R&B/video/ https://youtu.be/aaBo6BuVRts 図1 危険予知エージェントシミュレーション画面 ルールベースをモデルベースにすることで従来の課題を解決 従来のエキスパートシステムで用いていたIF-THEN表記法では再利用、分割、階層化を行う事が難しく、 ルールスパゲティ、ルール爆発を起こしていました。そこで、ルールにモデルベースを導入することでこれ らの課題を解決し、マルチエージェントの構築もしやすくなりました(図2)。 図2 ルールモデルベース開発 (*)決定表の書式はSpecification of single-hit decision table(決定表) ISO5086 (JIS X0125)に対応 (*) TTC(Time-To-Collision) 〒222-0033 神奈川県横浜市港北区新横浜3-1-9 アリーナタワー TEL：045-473-2816 詳細はinfo@zipc.comまでお問い合わせください。http://www.zipc.com/ キャッツ株式会社 ▼

～ お気軽にお問い合わせを！ info@zipc.com ～ エージェントシステム プラットフォーム 様々な環境と連携したエージェント開 発 様々な環境と連携してエージェント開発を行えます。 図3はゲームエンジンUnity上で自動運転ルールエージェントを動作させた例です。 図3 ゲームエンジン Unity上での動作 ▶判断エージェント動画URL http://www.zipc.com/product/ZIPC_R&B/video/ https://youtu.be/XgNImPGhzVo 様々なドメインのエージェント開発 ROS(Robot Operating System)などの環境と協調 してエージェント開発を行えます。 図4はヒューマノイドロボット”NAO”の開発環 境”Choregraphe”とZIPC Designer R&Bを用い て”NAO”に横断歩道を歩行する判断エージェントを構 築した例です。 図4 ヒューマノイドロボットエージェント ▶判断エージェント動画URL http://www.zipc.com/product/ZIPC_R&B/video/ https://youtu.be/HuOkGi3AS0A ●自動運転システムとルールベースシステムに関する記事 http://www.nttdata.com/jp/ja/insights/trend_keyword/2016052701.html ●エッジインテリジェントを実現するルールベースシステム～自動運転システムの場合～ http://www.zipc.com/instance/files/vol19/vol19-13.pdf キャッツ株式会社 ・本資料の内容は、予告なしに変更する場合があります。 ・本資料に掲載された社名、製品名、ロゴ等は各社の商標または登録商標です。 201810