本研究の目的は、メカトロニクス機械と人工知能的手法を用いた推論系を組み合わせることにより、自律・自己修復型機械を開発することであった。研究成果は以下の通りである。
1.自己修復のための機械モデルの開発:自己修復を行うために、自己修復に適したモデル化の方法を開発し、パ-ソナル・コンピュ-タ上で実現した。手法としては定性物理、および、モデルに基づく推論方法を用いた。この結果、故障診断・修復計画を与えられた故障の症状から柔軟に推論することが可能になった。その特微として、未知の故障を扱える、様々な対象に対してモデルを交換することで対処可能であることが明らかになった。
2.自律・自己修復型機械システムの開発:機械・コンピュ-タを統合化したシステムを開発し、その自律性・自己修復性を検証した。具体的には、試作した実験用機械に対し、1.の方法による情報処理部を接続することにより機械・コンピュ-タシステムを開発した。その結果、以下の点が明らかになった。
(1)本方法により、機械の劣化、調整不良等の状態に対して柔軟に自律性、自己修復性を発揮することができた。(2)対象の構造が変更されたり、重要な機能部品が失われるような状況に対しては対応できない。これに対処するためには新たな機械の設計方法論が必要である。
3.自律・自己修復型機械システム構築方法の提案:自律・自己修復型機械システムの構築方法を提案した。特に、機械が自己の状態を把握するために重要なセンサ系の構築方法、修復作業を指示するために重要なコンピュ-タによる知識情報処理技法、および、失われた機能を回復するために必要なアクチュエ-タ系の構築方法の3点が重要であることが明らかになった。