An Experimental Study for Highly-Reliable Cooperative Behavior of Swarm-Robots using Blockchain and Distributed Deep Learning
| Project/Area Number |
21K03979
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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 20020:Robotics and intelligent system-related
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| Research Institution | Tomakomai National College of Technology (2022-2023)
Ehime University (2021) |
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Principal Investigator |
杉本 大志 苫小牧工業高等専門学校, 創造工学科, 助教 (40780424)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
曽利 仁 津山工業高等専門学校, 総合理工学科, 教授 (10353327)
都築 伸二 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 教授 (60236924)
漆原 史朗 香川高等専門学校, 電気情報工学科, 教授 (90311092)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
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| Keywords | 深層強化学習 / 群ロボット / LPWA / ブロックチェーン / 協調動作 / 共調動作 / 分散学習 / 移動ロボット |
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| Outline of Research at the Start |
群ロボットは，個々の自律分散型ロボットが目的や意思を持った一つの集団として行動し，目標を達成するシステムである．このシステムを構築する際，Peer-to-PeerによるWireless Networkがしばしば利用される．スケーラビリティの向上や耐障害性の高さが期待できる一方，セキュリティ確保の困難さや，悪意ある命令が実行される可能性というデメリットも存在する．また，群ロボットが活動する範囲を考えた場合，通信可能範囲の制約を受けるため，広大なエリアでの動作は難しい．そこで本研究では，Low Power, Wide Area，Blockchainと分散型深層学習を組み合わせたシステムを提案する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では「群ロボットシステムは，個々の自律分散型ロボットが目的や意思を持った一つの集団として行動し，所望の目標を達成するロボットシステムである．このシステムを構築する際は，一般的なIP網で構築されるClient-Serverモデルではなく，BitTorrentやSkype等IP電話に代表されるPeer-to-PeerによるWireless Networkモデルがしばしば利用される．Server役となるシステムが存在しないためスケーラビリティの向上が期待され，さらに耐障害性の高さも保証できるが，セキュリティ確保の困難さ，匿名性による悪意ある命令の実行の可能性があるというデメリットも存在する．また，群ロボットが活動する範囲を考えた場合，通信プラットフォームがカバーする通信可能範囲の制約を受けるため，広大なエリアにおいての動作は難しい．そこで群ロボットの制御に対し，Low Power, Wide Area (LPWA)システム，BlockchainとMulti-Agent自律分散型深層学習を組み合わせたシステムを提案する．」という目標のもと，Dueling DQNとモデル化したLoRa無線，Blockchainを用いた協調動作システムをシミュレーション的に構築した．検証実験の結果，一般的なマルチエージェント強化学習システムと遜色ないパフォーマンスの実現を確認した．今後はシステムを実際のハードウェアに反映することで実環境における具体的な動作についての考察を行いたい．
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Report
(3 results)
Research Products
(7 results)
