로봇 게이트 생성 기법을 4족 보행 -> 휴머노이드로 이전하면서, 해공간의 특성 분석이 필요해서 몇가지 샘플트리에 대해 적합도 공간 변화가 어떤지 체크해본 그래프이다. 4족 보행 로봇의 경우 네 발로 지탱하는 특성 때문에, 안정성에 대한 지표가 크게 변하지 않지만, 휴머노이드는 넘어짐이라는 특성이 발생하기 때문에 아주 작은 변화에도 결과에 매우 큰 영향을 주는 현상이 나타날 수 있다고 생각했고, 그것을 증명하기 위한 그래프 자료이다.
아래와 같은 각각의 트리에서 ERC 값, 즉 실수값을 P1, P2, ... ,P8 의 변수로 표현하여, 각각 0.001 씩 증가시키면서 해공간의 변화를 나타낸 것이다. x 축은 0.001씩 몇번이나 증가 시켰는지를 의미하며, y 축은 적합도값을 의미한다.
HP:
(/ (/ X -1.23399)
(- X -0.34431))
KP:
(/ (+ (sin 0.41949)
(* -0.09291 X))
(/ (cos 0.20874)
(sin 0.41949)))
AP:
(- -0.44653 -0.39964)
적합도 함수는 거리를 기반으로 한 형태이며, fitness = 0.8 * 전진거리 - 0.2 * 좌,우 틀어짐 으로 사용한다. 또한, 넘어지거나 유도한 방향으로 움직이지 않을 경우, 적합도를 0 으로 할당한다.
결과를 보면 실수값의 아주 미묘한 변화에도 해 특성이 매우 심하게 변동됨을 확인할 수 있다.
그러나 P5 변수 후반부를 보면, 크게 변동하지 않는 후반부(71~이후)가 발생하는데, 이는 조금은 의외의 결과이다. P4, P5, P6 모두 초기값이 양수이며, 동일한 형태로 증가하고, 최종적으로 증가된 결과가 시뮬레이터에 정밀하게 반영되기 어려울 수 있는데, P4, P6 는 중간에 적합도값이 음수값으로 크게 가라앉는 형태를 확인할 수 있다. 그러나 P5 에서는 71~이후 의 결과가 계속적으로 동일한 결과가 나타났으며, 생각과는 다른 해공간 특성을 가지는 것을 확인할 수 있다.
결론적으로 저러한 예외가 발생함에도 불구하고, 아주 미묘한 실수값에 의해 매우 큰 변동 수치의 적합도를 갖는다는 사실에는 변함이 없다. 즉, GP 자체의 구조적 튜닝도 매우 중요하지만, 이러한 문제의 경우 파라미터 수치의 중요성도 매우 높다는 사실을 확인할 수 있다.