2024/12/21 更新

モリモト　ダイチ
森本　大智
MORIMOTO Daich
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所属
大学院工学研究院 機械知能工学研究系
職名
助教
外部リンク

取得学位

  • 広島大学  -  博士（工学）   2023年09月

学内職務経歴

  • 2024年04月 - 現在   九州工業大学   大学院工学研究院   機械知能工学研究系     助教

学外略歴

  • 2023年10月 - 2024年03月   日本学術振興会   日本学術振興会特別研究員   日本国

所属学会・委員会

  • 2024年05月 - 現在   日本ロボット学会   日本国

  • 2020年04月 - 現在   システム制御情報学会   日本国

論文

  • Surrogate-Assisted Self-Adaptive MBEANNの提案と その評価 査読有り

    小村　真央,　宮本　明治,　平賀　元彰,　森本　大智,　大倉　和博

    システム制御情報学会論文誌 ( システム制御情報学会 )   37 ( 8 )   216 - 224   2024年08月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    DOI： 10.5687/iscie.37.216

  • Improving the performance of mutation-based evolving artificial neural networks with self-adaptive mutations 査読有り 国際誌

    Hiraga M., Komura M., Miyamoto A., Morimoto D., Ohkura K.

    PLoS ONE   19 ( 7 )   2024年07月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    Neuroevolution is a promising approach for designing artificial neural networks using an evolutionary algorithm. Unlike recent trending methods that rely on gradient-based algorithms, neuroevolution can simultaneously evolve the topology and weights of neural networks. In neuroevolution with topological evolution, handling crossover is challenging because of the competing conventions problem. Mutation-based evolving artificial neural network is an alternative topology and weights neuroevolution approach that omits crossover and uses only mutations for genetic variation. This study enhances the performance of mutation-based evolving artificial neural network in two ways. First, the mutation step size controlling the magnitude of the parameter perturbation is automatically adjusted by a self-adaptive mutation mechanism, enabling a balance between exploration and exploitation during the evolution process. Second, the structural mutation probabilities are automatically adjusted depending on the network size, preventing excessive expansion of the topology. The proposed methods are compared with conventional neuroevolution algorithms using locomotion tasks provided in the OpenAI Gym benchmarks. The results demonstrate that the proposed methods with the self-adaptive mutation mechanism can achieve better performance. In addition, the adjustment of structural mutation probabilities can mitigate topological bloat while maintaining performance.

    DOI： 10.1371/journal.pone.0307084

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  • An evolutionary robotics approach to a multi-legged robotic swarm in a rough terrain environment 査読有り 国際誌

    Morimoto D., Tsukamoto H., Hiraga M., Ohkura K., Munetomo M.

    Artificial Life and Robotics   28 ( 4 )   661 - 668   2023年11月

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    担当区分：筆頭著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    This paper demonstrates a controller design of a multi-legged robotic swarm in a rough terrain environment. Many studies in swarm robotics are conducted with mobile robots that work in relatively flat fields. This paper focuses on a multi-legged robotic swarm, which is expected to operate not only in a flat field but also in rough terrain environments. However, designing a robot controller becomes a challenging problem because a designer has to consider how to coordinate a large number of joints in a robot, besides the complexity of a swarm problem. This paper employed an evolutionary robotics approach for the automatic design of a robot controller. The experiments were conducted by computer simulations with the path formation task. The results showed that the proposed approach succeeds in generating collective behavior in flat and rough terrain environments.

    DOI： 10.1007/s10015-023-00906-7

    Kyutacar

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  • Generating collective behavior of a robotic swarm using an attention agent with deep neuroevolution 査読有り 国際誌

    Iwami A., Morimoto D., Shiozaki N., Hiraga M., Ohkura K.

    Artificial Life and Robotics   28 ( 4 )   669 - 679   2023年11月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    This paper focuses on generating collective behavior of a robotic swarm using an attention agent. The selective attention mechanism enables an agent to cope with environmental variations which are irrelevant to the task. This paper applies attention mechanisms to a robotic swarm for enhancing system-level properties, such as flexibility or scalability. To train an attention agent, evolutionary computations become a promising method, because a controller structure is not restricted by a gradient-based method. Therefore, this paper employs a deep neuroevolution approach to generating collective behavior in a robotic swarm. The experiments are conducted by computer simulations that consist of the Unity 3D game engine. The performance of the attention agent is compared with the convolutional neural network approach. The experimental results showed that the attention agent obtained generalization abilities in a robotic swarm similar to single-agent problems.

    DOI： 10.1007/s10015-023-00902-x

    Kyutacar

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  • When Less Is More in Embodied Evolution: Robotic Swarms Have Better Evolvability with Constrained Communication 査読有り 国際誌

    Hiraga M., Morimoto D., Katada Y., Ohkura K.

    Journal of Robotics and Mechatronics   35 ( 4 )   988 - 996   2023年08月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    Embodied evolution is an evolutionary robotics approach that implements an evolutionary algorithm over a population of robots and evolves while the robots perform their tasks. In embodied evolution, robots send and receive genomes from their neighbors and generate an offspring genome from the exchanged genomes. This study focused on the effects of the communication range for exchanging genomes on the evolvability of embodied evolution. Experiments were conducted using computer simulations, where robot controllers were evolved during a two-target navigation task. The results of the experiments showed that the robotic swarm could achieve better performance by reducing the communication range for exchanging genomes.

    DOI： 10.20965/jrm.2023.p0988

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  • Generating Collective Behavior of a Multi-Legged Robotic Swarm Using Deep Reinforcement Learning 査読有り 国際誌

    Morimoto D., Iwamoto Y., Hiraga M., Ohkura K.

    Journal of Robotics and Mechatronics   35 ( 4 )   977 - 987   2023年08月

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    担当区分：筆頭著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    This paper presents a method of generating collective behavior of a multi-legged robotic swarm using deep reinforcement learning. Most studies in swarm robotics have used mobile robots driven by wheels. These robots can operate only on relatively flat sur-faces. In this study, a multi-legged robotic swarm was employed to generate collective behavior not only on a flat field but also on rough terrain fields. However, designing a controller for a multi-legged robotic swarm becomes a challenging problem because it has a large number of actuators than wheeled-mobile robots. This paper applied deep reinforcement learning to designing a controller. The proximal policy optimization (PPO) algorithm was utilized to train the robot con-troller. The controller was trained through the task that required robots to walk and form a line. The results of computer simulations showed that the PPO led to the successful design of controllers for a multi-legged robotic swarm in flat and rough terrains.

    DOI： 10.20965/jrm.2023.p0977

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  • Generating collective behavior of a multi-legged robotic swarm using an evolutionary robotics approach 査読有り 国際誌

    Morimoto D., Hiraga M., Shiozaki N., Ohkura K., Munetomo M.

    Artificial Life and Robotics   27 ( 4 )   751 - 760   2022年11月

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    担当区分：筆頭著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    This paper demonstrates to generate a collective behavior of a multi-legged robotic swarm based on the evolutionary robotics approach. Most studies in swarm robotics are conducted using mobile robots driven by wheels. This paper focuses on generating collective behavior using a multi-legged robotic swarm. The evolutionary robotics approach is employed for designing a robot controller. The intuition-based constraint factors are incorporated into the fitness function to make the gait of robots similar to natural organisms. The experiment on a task of forming a line is conducted in computer simulations using the PyBullet physics engine. The robot controller is represented by a recurrent neural network with a single hidden layer. The experimental results show that proposed constraint factors successfully designed the robot’s gait similar to natural organisms. The results also show that the evolutionary robotics approach successfully designed the robot controller for collective behavior of a multi-legged robotic swarm.

    DOI： 10.1007/s10015-022-00800-8

    Kyutacar

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  • Evolving collective step-climbing behavior in multi-legged robotic swarm 査読有り 国際誌

    Morimoto D., Hiraga M., Shiozaki N., Ohkura K., Munetomo M.

    Artificial Life and Robotics   27 ( 2 )   333 - 340   2022年05月

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    担当区分：筆頭著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    This paper focuses on generating the collective step-climbing behavior of a multi-legged robotic swarm. Most studies on swarm robotics develop collective behaviors in a flat environment using mobile robots equipped with wheels. However, these types of robots could only show relatively simple behavior, which limits a task that could be addressed by a robotic swarm. This paper deals with a step-climbing task, in which a robotic swarm climbs a step that is too high for a single robot. The robots have to use other robots as a foothold to achieve the task. To generate such three-dimensional behavior, a robotic swarm is conducted using the multi-legged robot inspired by ants. The robot controller is obtained by the combination of the neuroevolution approach with manual designed methods. The results of the computer simulations show that the designed controller successfully achieve the step-climbing task.

    DOI： 10.1007/s10015-021-00725-8

    Kyutacar

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  • Generating and Analyzing Collective Step-Climbing Behavior in a Multi-legged Robotic Swarm 査読有り 国際誌

    Morimoto D., Hiraga M., Ohkura K., Munetomo M.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   13491 LNCS   324 - 331   2022年01月

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    担当区分：筆頭著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

    This paper focuses on generating and analyzing collective step-climbing behavior in a multi-legged robotic swarm. The multi-legged robotic swarm is expected to climb obstacles that are hard for a single robot by using other robots as stepping stones. However, designing a robot controller for a multi-legged robotic swarm becomes a challenging problem because it designs not only a gait for the basic movement of robots but also the behavior of robots to exhibit collective behavior. This paper employs the evolutionary robotics (ER) approach for designing a robot controller that consists of a recurrent neural network. The controllers are evaluated in the collective step-climbing task conducted by computer simulations. The results show that the ER approach successfully designed the robot gait to achieve the task. Additionally, the results of the analysis confirm that the robot obtained the actions to support other robots along with climbing other robots.

    DOI： 10.1007/978-3-031-20176-9_29

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  • 深層強化学習とDeep Neuroevolutionによるロボティック スワームの群れ行動生成と解析 査読有り

    森本　大智,　平賀　元彰,　大倉　和博,　松村　嘉之

    システム制御情報学会論文誌 ( システム制御情報学会 )   33 ( 5 )   163 - 170   2020年05月

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    担当区分：筆頭著者,　責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    DOI： 10.5687/iscie.33.163

  • Evolution and analysis of controllers for a robotic swarm: A case study on collective perception 査読有り

    Daichi Morimoto, Souto Takase, Motoaki Hiraga, Kazuhiro Ohkura, Masaharu Munetomo

    Proceedings of the 8th International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics   145 - 153   2024年09月

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    担当区分：筆頭著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

  • Attention agent for collective behavior of a robotic swarm with deep neuroevolution 査読有り

    Naoya Shiozaki, Yu Watanabe, Daichi Morimoto, Motoaki Hiraga, Kazuhiro Ohkura

    Proceedings of the Joint Symposium of the 28th International Symposium on Artificial Life and Robotics, the 8th International Symposium on BioComplexity, and the 6th International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics   1550 - 1555   2023年01月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

  • Evolving collective behavior of a multi-legged robotic swarm in a rough terrain environment 査読有り

    Haruhi Tsukamoto, Daichi Morimoto, Motoaki Hiraga, Kazuhiro Ohkura, Masaharu Munetomo

    Proceedings of the Joint Symposium of the 28th International Symposium on Artificial Life and Robotics, the 8th International Symposium on BioComplexity, and the 6th International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics   1544 - 1549   2023年01月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

  • Evolutionary acquisition of collective behavior for a multi-legged robotic swarm 査読有り

    Daichi Morimoto, Motoaki Hiraga, Naoya Shiozaki, Kazuhiro Ohkura, Masaharu Munetomo

    Proceedings of the 5th International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics   1843 - 1848   2022年01月

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    担当区分：筆頭著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

  • Generating Collective Wall-jumping Behavior with a Robotic Swarm Using Deep Reinforcement Learning 査読有り

    Gan Weng, Daichi Morimoto, Boyin Jin, Kazuhiro Ohkura

    Proceedings of the 5th International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics   1776 - 1781   2022年01月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

  • Generating collective step-climbing behavior using a multi-legged robotic swarm 査読有り

    Morimoto D., Hiraga M., Ohkura K., Munetomo M.

    Proceedings of the 4th International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics   590 - 601   2021年06月

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    担当区分：筆頭著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

  • Towards a robotic swarm using deepneuroevolution: An experimental study in path formation 査読有り

    Morimoto D., Hiraga M., Ohkura K.

    Proceedings of the 22nd Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems   77 - 80   2018年12月

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    担当区分：筆頭著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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口頭発表・ポスター発表等

  • 進化的アプローチを用いたスワームロボティクスにおける集団的意思決定戦略の獲得

    高瀬　颯斗,　森本　大智,　大倉　和博

    計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会 2024 

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    開催期間： 2024年11月13日 - 2024年11月15日   記述言語：日本語  

  • 水中ドローンを用いたロボティックスワームの三次元的群れ行動生成

    山根　海翔,　森本　大智,　大倉　和博

    ロボティクス・メカトロニクス講演会 2024 

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    開催期間： 2024年05月29日 - 2024年06月01日   記述言語：日本語  

  • ロボティックスワームの群れ行動解析に関する一考察: 複雑ネットワークに基づくアプローチ

    石見　歩武,　宮本　明治,　森本　大智,　大倉　和博

    ロボティクス・メカトロニクス講演会 2024 

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    開催期間： 2024年05月29日 - 2024年06月01日   記述言語：日本語  

  • オフライン強化学習を用いたロボティックスワームの制御器の設計と解析

    藤田　敦士,　石見　歩武,　森本　大智,　大倉　和博

    第 68 回システム制御情報学会研究発表講演会 

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    開催期間： 2024年05月24日 - 2024年05月26日   記述言語：日本語  

  • MBEANN における自己適応型突然変異法の比較検討

    小村　真央,　平賀　元彰,　森本　大智,　大倉　和博

    第 68 回システム制御情報学会研究発表講演会 

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    開催期間： 2024年05月24日 - 2024年05月26日   記述言語：日本語  

  • サロゲートモデルによる neuroevolution の低コスト化；ロボティックスワームの場合

    田口　裕人,　宮本　明治,　平賀　元彰,　森本　大智,　大倉　和博

    日本機械学会中国四国支部第 62 期総会・講演会 

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    開催期間： 2024年03月08日   記述言語：日本語  

  • Deep Neuroevolution を用いた水中ドローンの群れ行動生成

    山根　海翔,　森本　大智,　大倉　和博

    日本機械学会中国四国支部第 62 期総会・講演会 

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    開催期間： 2024年03月08日   記述言語：日本語  

  • Surrogate-Assisted MBEANN の提案とその評価

    宮本　明治,　平賀　元彰,　森本　大智,　大倉　和博

    第67回システム制御情報学会研究発表講演会 

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    開催期間： 2023年05月17日 - 2023年05月19日   記述言語：日本語  

  • 自己適応型突然変異法を導入したMBEANN の提案とその効果の検証

    小村　真央,　森本　大智,　平賀　元彰,　大倉　和博

    第67回システム制御情報学会研究発表講演会 

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    開催期間： 2023年05月17日 - 2023年05月19日   記述言語：日本語  

  • Neuroevolution を用いた多脚自律ロボットスワームの不整地環境での群れ行動生成

    塚本　遙日,　森本　大智,　平賀　元彰,　大倉　和博,　棟朝　雅晴

    第23回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会 

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    開催期間： 2022年12月14日 - 2022年12月16日   記述言語：日本語  

  • Attention Agent を用いたDeep Neuroevolutionによるロボティックスワームの群れ行動生成

    潮﨑　直哉,　森本　大智,　平賀　元彰,　大倉　和博

    第23回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会 

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    開催期間： 2022年12月14日 - 2022年12月16日   記述言語：日本語  

  • 深層強化学習による多脚自律ロボットスワームの群れ行動生成

    岩本　透羽,　森本　大智,　平賀　元彰,　大倉　和博

    第66回システム制御情報学会研究発表講演会 

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    開催期間： 2022年05月18日 - 2022年05月20日   記述言語：日本語  

  • World Models を適用した DeepNeuroevolurion によるロボティクスワームの群れ行動生成

    呉田　和優,　潮崎　直哉,　森本　大智,　平賀　元彰,　大倉　和博

    日本機械学会中国四国学生会第52回学生員卒業研究発表講演会 

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    開催期間： 2022年03月03日   記述言語：日本語  

  • 段差環境での多脚自律ロボットスワームによるチェイン生成

    塚本　遙日,　森本　大智,　平賀　元彰,　大倉　和博, 棟朝　雅晴

    第22回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会 

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    開催期間： 2021年12月15日 - 2021年12月17日   記述言語：日本語  

  • Deep Neuroevolution によるロボティックスワームの群れ行動生成：障害物の配置が与える影響の一考察

    桃崎　眞,　森本　大智,　平賀　元彰,　大倉　和博

    第22回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会 

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    開催期間： 2021年12月15日 - 2021年12月17日   記述言語：日本語  

  • Deep Neuroevolution における進化計算方式の検討：ロボティックスワームの場合

    潮﨑　直哉,　森本　大智,　平賀　元彰,　大倉　和博

    計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会 2021 

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    開催期間： 2021年11月20日 - 2021年11月22日   記述言語：日本語  

  • LSTM を用いたDeep Neuroevolution によるロボティックスワームの群れ行動生成

    潮崎　直哉,　森本　大智,　平賀　元彰,　大倉　和博

    ロボティクス・メカトロニクス講演会2021 

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    開催期間： 2021年06月06日 - 2021年06月08日   記述言語：日本語  

  • Neuroevolution による多脚自律ロボットスワームの群れ行動生成：二点間往復タスクの場合

    塚本　遙日,　森本　大智,　平賀　元彰,　大倉　和博,　棟朝　雅晴

    第65回システム制御情報学会研究発表講演会 

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    開催期間： 2021年05月26日 - 2021年05月28日   記述言語：日本語  

  • 不整地環境下での多脚自律ロボットスワームの群れ行動生成

    塚本　遙日,　森本　大智,　平賀　元彰,　大倉　和博

    日本機械学会中国四国学生会第51回学生員卒業研究発表講演会 

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    開催期間： 2021年03月04日   記述言語：日本語  

  • Deep Neuroevolution を適用したLSTM によるロボティックスワームの群れ行動生成

    潮崎　直哉,　森本　大智,　平賀　元彰,　大倉　和博

    日本機械学会中国四国学生会第51回学生員卒業研究発表講演会 

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    開催期間： 2021年03月04日   記述言語：日本語  

  • Deep Neuroevolution によるロボティックスワームの群れ行動生成とその制御器解析

    桃崎　眞,　森本　大智,　平賀　元彰,　大倉　和博

    第21回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会 

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    開催期間： 2020年12月16日 - 2020年12月18日   記述言語：日本語  

  • Deep Neuroevolution による多脚自律ロボットスワームの群れ行動生成

    森本　大智,　平賀　元彰,　大倉　和博,　松村　嘉之,　棟朝　雅晴

    2020年度人工知能学会全国大会 

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    開催期間： 2020年06月09日 - 2020年06月12日   記述言語：日本語  

  • Neuroevolution によるロボティックスワームの合意形成

    内田　隼,　森本　大智,　平賀　元彰,　大倉　和博

    ロボティクス・メカトロニクス講演会2020 

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    開催期間： 2020年05月27日 - 2020年05月30日   記述言語：日本語  

  • ロボティックスワームの群れ行動生成におけるDeepNeuroevolutionの拡張に関する一考察

    桃崎　眞,　森本　大智,　平賀　元彰,　大倉　和博

    第64回システム制御情報学会研究発表講演会 

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    開催期間： 2020年05月20日 - 2020年05月22日   記述言語：日本語  

  • Deep Neuroevolution によるロボティックスワームのパティオ環境での群れ行動生成

    桃崎　眞,　森本　大智,　平賀　元彰,　大倉　和博

    日本機械学会中国四国支部第58期総会・講演会 

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    開催期間： 2020年03月06日   記述言語：日本語  

  • パティオ環境におけるロボティックスワームの群れ行動生成：DeepNeuroevolution に基づくアプローチ

    森本　大智,　平賀　元彰,　大倉　和博

    第20回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会 

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    開催期間： 2019年12月12日 - 2019年12月14日   記述言語：日本語  

  • 深層強化学習によるロボティックスワームの群れ行動生成とその制御器解析

    鉄山　法隆,　森本　大智,　平賀　元彰,　大倉　和博,　松村　嘉之

    ロボティクス・メカトロニクス講演会2019 

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    開催期間： 2019年06月05日 - 2019年06月08日   記述言語：日本語  

  • Random walk するロボティックスワームの特徴判別能力と確率分布の関係

    内田　隼,　森本　大智,　大倉　和博

    ロボティクス・メカトロニクス講演会2019 

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    開催期間： 2019年06月05日 - 2019年06月08日   記述言語：日本語  

  • Deep Neuroevolution によるロボティックスワームの二点間往復タスクにおける群れ行動の生成

    森本　大智,　平賀　元彰,　大倉　和博,　松村　嘉之

    2019年度人工知能学会全国大会 

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    開催期間： 2019年06月04日 - 2019年06月07日   記述言語：日本語  

  • DQN とDeep-Neuroevolution によるロボティックスワームの群れ行動生成と解析

    森本　大智,　平賀　元彰,　大倉　和博,　松村嘉之

    第63回システム制御情報学会研究発表講演会 

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    開催期間： 2019年05月22日 - 2019年05月24日   記述言語：日本語  

  • Deep-Neuroevolution に基づくロボティックスワームの群れ行動生成

    森本　大智,　平賀　元彰,　大倉　和博

    第19回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会 

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    開催期間： 2018年12月13日 - 2018年12月15日   記述言語：日本語  

  • 進化型スワームロボティクスにおける超冗長性と混雑がもたらす創発的機能分化

    平賀　元彰,　森本　大智,　福頼　征弥,　大倉　和博

    2018年度精密工学会北海道支部学術講演会 

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    開催期間： 2018年10月27日   記述言語：日本語  

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学術関係受賞

  • Best Paper Award

    The 8th International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics   2024年09月20日

    Daichi Morimoto, Souto Takase, Motoaki Hiraga, Kazuhiro Ohkura, Masaharu Munetomo

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    受賞国：日本国

  • SSI優秀論文賞

    計測自動制御学会システム・情報部門   2021年11月22日

    潮﨑　直哉,　森本　大智,　平賀　元彰,　大倉　和博

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    受賞国：日本国