| Project/Area Number |
21K20425
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
0302:Electrical and electronic engineering and related fields
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
Funada Riku 東京工業大学, 工学院, 助教 (50844247)
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| Project Period (FY) |
2021-08-30 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 制御 / 計測 / 経路計画 / 経路追従 / 移動ロボット / 制御工学 / 自律移動ロボット / 追従制御 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究課題では，目的地到達に必要な環境情報のみに注意を払う効率的な計測によって，未知環境での自律移動を達成する経路計画・追従制御手法を構築する．まず，センサから推定・制御系に送信される情報量を削減することで，推定と制御に伴う計算負荷を軽減する．具体的には，所望の推定・制御性能を得るために必要な情報量を表す指標を導入し，その指標を計測頻度・範囲といったセンサ特性を操作して削減する．つぎに，経路計画と追従制御双方で，目的地到達に必要な制御入力と自己位置・地図情報の推定精度を，その実現に必要な情報量を抑える計測戦略とともに求める手法を提案する．さらに，移動ロボットを用いた実験により有効性を検証する．
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| Outline of Final Research Achievements |
The objective of this research project is to develop the minimum sensing strategy for a path planning and path following task, where the sensing effort of the robot is minimized to save the computational burden and energy. For this goal, we first quantify a sensing effort by a novel information-theoretic cost, where the amount of information acquired by the sensor is employed. Then, a path planning and path following method minimizing the designed sensing cost is developed. Second, we integrate the sensor model of the robot into the above path planning and path following method. The proposed method can present how the robot should adjust its sensor's specifications, such as the resolution and sensing frequency. Finally, we conducted simulation studies to verify the effectiveness of the proposed methods.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
物流・保守点検といった分野で移動ロボットの活用が進む中，環境中を自律的に移動可能なシステムが求められている．この実現には，ロボットが自律的に環境を認識することが必要不可欠だが，環境認識に伴う計算量は膨大となる．本研究では，環境に対してあえて不注意になることを許容した経路計画・追従制御手法を構築することによって，計測に伴うコストを削減しつつ目的地への移動が可能となるシステムの構築を進めた．また，学術的にも，計測コストの削減を情報量の削減という新たな視点から数学的に厳密な形で表現しており，独自性が高いといえる．
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