| Project/Area Number |
20K04541
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 21040:Control and system engineering-related
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| Research Institution | Kanazawa Institute of Technology |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
平田 研二 富山大学, 学術研究部工学系, 教授 (40314364)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 協調制御 / 位置姿勢制御 / 視覚フィードバック制御 / ドローン / 複数台地上移動ロボット / 複数台ドローン / 地上移動ロボット / 制御バリア関数 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究課題では，複数台のドローンから得られるカメラ画像を用いた複数台地上移動ロボットの協調制御を視覚フィードバック制御で行う問題に取り組む．はじめに安全性や最適性を考慮した複数台ドローンのフォーメーション制御に取り組む．つぎに制御バリア関数やデータ駆動型学習を適用することで，ロバストで性能の高い地上機の複数台協調制御手法を提案する．並行して，障害物や危険区域を避け指定した通過点を経由する地上機に対する目標値生成手法を構築する．本研究では，理論的な議論に留まらせず，ドローンと地上走行移動ロボットによる検証実験を通して，実環境で使える制御手法の構築を目指す．
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| Outline of Final Research Achievements |
In this research, we present a pose synchronization method for ground mobile robots. The torque input is designed based on the robot dynamics of an omni-directional mobile robot through the Newton-Euler equation.
Next, we present pose control methods via input-to-state safe control barrier functions. The control objective is that a mobile robot converges to the desired pose avoiding any obstacles under input disturbances. The proposed approach can be applied to pose control for the rigid body motion and the visual feedback system.
We also conduct experiments for visual feedback control of an omni-directional mobile robot through the image information from an aerial vehicle. In this approach, we design the control law for not only the ground mobile robot but also the aerial vehicle because of an acquisition of the appropriate camera field of view.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では地上移動ロボットやカメラを有するドローンに対して，実環境での適用において避ける事が難しい入力外乱や障害物回避を考慮できる最適制御手法を提案している．これらは提案した障害物回避のための関数が，入力状態制御バリア関数となることを学術的に示したところに価値がある．また，上空でカメラ視野を適切に得られるように制御された，カメラを有するドローンから得られた画像情報に対して，深層学習を用いて道路を判別し，地上移動ロボットがその上を走行するような位置姿勢制御手法を実装した．大きく印刷したGoogle Mapの航空画像に対して実機実験を行っており，実環境への適用も期待される．
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