システム概要

**Figure:** MARS windowの表示例（左）とプログラムの構造（右）
$\begin{figure}\begin{center} \begin{tabular}{c c} \epsfile{file=fig/mars.eps,wid... ...e=fig/simst.ps,width=0.6\columnwidth} \\ \end{tabular} \end{center}\end{figure}$

MARSを始めたとき、図

(左)に示されるようなメインwindowを見ることができる。MARSは、図

(右) のようなモジュールアーキテクチャを採用している。それは、物理シミュレーションモジュールとロボット制御モジュールとユーザーインターフェースモジュールとユーザーが定義したグローバル制御ループにより構成されている。

物理シミュレーション: 現在の物理シミュレーションモジュールは、4つのタイプのオブジェクトを処理している。 wall (固定障害物), block (移動障害物), robot-body (活動オブジェクト)とmagic-block (経験学習するための特別な報酬を与えるオブジェクト)である。

**Figure:** ロボットの内部構造（左）とビヘービアベーストロボットの構成例（右）
$\begin{figure}\begin{center} \begin{tabular}{c c} \end{tabular}\end{center} \end{figure}$

ロボットモデル: 物理的シミュレーションモジュールとロボット制御モジュールとの間のインターフェースである。いくつものrobotモデルを生成することができ、擬似並列でシミュレートできる。 robotはそれぞれ、robot-bodyとrobot-brainののモジュールの組みで構成される。 robot-bodyは、ロボットの物理的な性質を定義し、 robot-brainはロボットの行動を定義する。

センサモデル: ユーザーは、robot-bodyのどこにでもいくつものセンサを選択して取り付けることができる。現在、実現されているセンサモデルは、以下のものである。 距離センサ (走行距離), 角度センサ (回転角), 接触センサ, 赤外線センサ, レーザセンサ (超音波), 視覚センサ (object-name-sensor)。現在のバージョンでは、ノイズや不確定要素について考えていない。

ロボット知能: robot-brainは、シミュレートしたセンサデータを処理したり行動命令を生成するためにユーザーで定義されたモジュールである。センサデータを受け、行動命令を出力しなければならない。付け加えて、リエントラントプログラムとして書かれていて、グローバル制御ループによって送られる:stepメッセージによって時間分割されなければならない。これらの拘束に合う限り、ユーザーはどんな認識アーキテクチャも採用することができる。システムは、デフォルトとしてビヘービアベースト型のアーキテクチャの例を備えている。

GUI: MARSのメインwindowは、システムを制御するためにいくつかのボタンを持つメニューバーを持っている。また、システムは物理環境を生成／変更するための内部グラフィックエディタを持っている。ファイルに対してエージェント定義と一緒に物理環境を読み書きできる。

ネットワーク拡張: robot-brainは、非同期ソケット通信を通して外部プロセスとの接続を構築することができる。この場合、ユーザーはremote-brainを記述するために任意の言語(C, Prolog, Scheme, Perl, etc...)を使用することができる。非同期接続のおかげで、ユーザーは時間分割について少しも気にする必要が無い。

経験学習機能: MARSは、ロボットが経験学習するための幾つかの特殊機能を備えている。報酬を与えるオブジェクトや報酬センサ（報酬値をロボットに送るもの）や報酬ログ（システム全体の報酬の統計を計算するもの）である。