| Project/Area Number |
21K14132
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
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| Research Institution | Kansai University |
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Principal Investigator |
本仲 君子 関西大学, システム理工学部, 准教授 (70781772)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
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| Keywords | 群飛行 / 障害物回避 / UAV / 動作計画 / 群知能 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、小型クワッドロータ群が未知環境において外部の機器に依存することなく、完全自律飛行によって指定された目標物を探索することを目指す。この目標を達成するため、期間内に【1】小型クワッドロータ群のモデル化、【2】小型クワッドロータ群による完全自律編隊飛行、【3】小型クワッドロータ群による未知環境探索タスクの遂行、【4】探索精度の向上、という段階を踏み、2021年度から各年度に1段階ずつ進める予定である。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では，群知能を小型クワッドロータ群に適用することで，完全自律飛行による屋内未知環境での探索タスクの遂行を目的としている．2023年度は，
5台のクワッドロータにリーダー・フォロワー制御を適用した際に，操作者が任意に操縦するリーダーに対して，残り4台のクワッドロータが，リーダーとの相対位置情報で指定された任意のフォーメーションで追従可能となるようアルゴリズムを拡張した．また，屋内を探索する際に部屋の入口などの狭い箇所（チョークポイント）を通過する必要があることを想定し，LiDARでチョークポイントを検知した場合にはフォーメーションを調整することで衝突することなく通り抜けが可能であることをCoppeliaSimによる動力学シミュレーションを通して確認した．
また，前年度に引き続き，群れ全体の経路計画を行うことを想定し，RRT (Rapidly-exploring Random Tree)の派生アルゴリズムを用いた経路計画の導入について検討した．2022年度はRRT*FNDを用いることで，4台のクワッドロータが同じ環境を移動する状況においても相互衝突することなく移動可能であることを確認したが，機体が他の機体の軌道に侵入するたびに経路の再計画が必要であるというデメリットがあった．これに対し，今年度はSpace-Time RRT*を導入し，機体位置の時間変化を考慮した経路計画を行うことで，経路の再計画を行うことなく4台のクワッドロータが同じ環境を移動可能であることを確認した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2023年度は，当初より予定していた小型クワッドロータ群の完全自律編隊飛行に向け，群れが動作する際に必要な障害物回避の手法としてボロノイ分割に基づく衝突回避手法を適用した．このとき，従来手法では障害物や他の機体位置が既知であることを想定していたが，本研究では機体に搭載されたLiDARで得た周辺情報のみを用いて移動可能であることをシミュレーションにより示した．また，群れ全体の経路計画手法として2022年度に用いていたRRT*FNDの発展形であるSpace-Time RRT*を導入することで，機体位置の時間変化を考慮した経路計画を行うことで，経路の再計画を行うことなく4台のクワッドロータが同じ環境を移動可能であることを確認した．以上より，研究はおおむね順調に進展していると考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は，小型クワッドロータ群による未知環境探索タスクの遂行を実現するための分散被覆制御について研究を進める予定である．具体的には，機体に搭載したLiDARやカメラにより得られた周辺情報を近くの機体と情報交換しながら探索を進めるアルゴリズムについて，まずはシミュレーション上で実装する．また，予期せぬ移動障害物への対応についても検討し，カメラ画像のみを用いた移動障害物回避の実機実装を行う予定である．
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