Enhanced Cooperation of Moving Agents via an Active Modular Environment
| Project/Area Number |
20J23011
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
奥村 圭祐 東京工業大学, 情報理工学院, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2020-04-24 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥2,800,000 (Direct Cost: ¥2,800,000)
Fiscal Year 2022: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2021: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
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| Keywords | マルチロボット協調 / 経路計画 |
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| Outline of Research at the Start |
実物理空間を分散管理するシステムによってエージェント群の行動計画を行い、協調行動を誘発するインフラストラクチャの構築を目的とする。環境を複数セルで構成し、セルそのものに計算能力を埋め込むことで、この上で駆動するエージェント群の行動計画を、セル上で実行される分散アルゴリズムで生成する。研究内容は、1)モジュール型グリッド環境及び小型ロボットの開発、2)セル視点のマルチエージェント経路計画アルゴリズムの開発、3)システム上でのメカニズムデザインの設計、タスク割当の機構の研究からなる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
R4年度ではマルチロボット協調やマルチエージェント経路計画の基礎研究を進めて次の研究成果を挙げた。（１）マルチエージェント経路計画に関する基礎的なアルゴリズムPIBTの研究を遂行した。論文はAIJという分野で著名な国際誌にて出版された。（２）プランニング実行時の不確実性に対処するため、時間非依存なマルチエージェント経路計画という問題を新規に提案し、解析、実機でのデモ等を行った。論文はIJCAI-22という人工知能分野で著名な国際会議に採択され、ウィーン現地で発表を行った。また、ジャーナル版がT-ROというロボティクス分野で著名な国際誌に掲載された。（３）高速にマルチロボット・モーションプランニングを解く、ドメイン非依存なアルゴリムSSSPを開発した。論文はIJCAI-23に採択された。（４）フランス・ソルボンヌ大学とリスク下での経路計画に関する共同研究を行った。論文は人工知能分野で著名な国際会議AAAI-23に採択され、ワシントンDC現地で発表を行った。（５）新規にマルチエージェント経路計画のアルゴリズムLaCAMを開発した。成果論文がAAAI-23、IJCAI-23に採択された。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(3 results)
Research Products
(30 results)
