生物の集団意思決定を模倣する自律分散自己組織ロボットの集合／変形メカニズムの実現
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22K14214
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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 | Hachinohe National College of Technology (2023)
University of Tsukuba (2022) |
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Principal Investigator |
赤川 徹朗 八戸工業高等専門学校, その他部局等, 助教 (80910728)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 自己組織ロボット / 深層強化学習 / マルチエージェント / 群知能 / 群ロボット / 模倣学習 / マルチモーダル / 局所的通信 / 赤外線通信 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、自律分散制御に基づく自己組織ロボットにおいて集合／変形を実現させるための通信デバイスおよび通信制御アルゴリズムを提案する。これらの集団行動を自律分散制御に基づいて実現するためには、群の中から集団行動に必要な台数のロボットにのみ行動目的を共有させる手段が必要である。本研究は、各ロボットに搭載した局所的通信を介して連鎖的に情報伝達を繰り返すことで、集合／変形の意思を複数のロボット間で共有する通信制御を実現する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
自己組織ロボットの開発、および自己組織ロボットの集合動作制御の開発に取り組んだ。本研究課題に取り組むにあたって，集合／変形を実現する自己組織ロボットの開発が必要不可欠である．また、本研究でロボットに搭載予定である「空間的にシームレスな局所的通信システム」の原理を応用した赤外線デバイスの特徴から、シームレスな全方向から連結可能である特徴を持った自己組織ロボットの試作機を開発した。本ロボットは従来の自己組織ロボットに用いられてきた連結機構とは大きく異なる機構を有し、異なるロボット同士の接触面の摩擦力を利用した連結機構を持つ。この面で連結する構造により、連結口となる特定の一か所に、特定の方向から連結しなければならない制限を取り払う連結機構を実現するに至った。この連結機構を3輪オムニホールロボットに搭載することで、ロボット同士の柔軟な集合／変形を実現している。
また、本自己組織ロボットの特徴を活用した集合動作をマルチエージェント深層強化学習を用いて実現した。単に複数台のロボット間の距離を近づけるだけでは、ロボット間の衝突を繰り返すことになり、柔軟な集合／変形の動作を実現できないことは分かっている。したがって、機械学習を用いてロボット同士の衝突を避けながら集合／変形をする動作を学習させた。結果として、3台のロボットによる集合／変形が可能であることがシミュレーション上で確認できた。
さらに、自己組織ロボットに搭載予定の赤外線デバイスの通信媒体をレーザー光に変更した新たなロボット位置計測装置を設計した。本研究課題の自己組織ロボットによる集合／変形の行動は自律分散制御に基づいた動作から実現する予定である。この制御を実現にはロボットが互いの位置を計測するための装置が必要となるが、従来の設計で用いてきた赤外線をレーザー光に変更することで、計測精度の向上や通信距離の拡大から装置の利便性が向上した。
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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
当初の計画としては当該年度は自己組織ロボットの開発を目標に計画されていた。それに対し、我々は目標である自己組織ロボットの試作機を開発するに至った。特に当該年度に製作した自己組織ロボットは数秒単位で連結／分離が可能な独自の連結構造を有し、従来の自己組織ロボットでは実現が難しかった高速な集合／変形の動作の実現が期待できる。これは本研究課題が目指すロボットの柔軟な自己組織化に繋がる重要な技術である。また、シミュレーション上でロボットの集合／変形の動作も実現できているため、ロボットに搭載予定の赤外線システムの改良さえできれば実機を用いて研究課題の目的を達成できる。ロボットの駆動系には3輪オムニホイールを採用することでロボットの向きに関係なく全ての方向に進行できるため、実機の車体構造の影響を受けずに学習結果から得られた移動軌跡をそのまま実機ロボットに採用することができる。
また、当該年度は赤外線デバイスの改良も計画されていた。したがって、当装置の通信媒体を赤外線からレーザー光に変更することで計測精度の向上や通信範囲の拡大を実現した構造を新たに設計した。まだ実機の製作までは至っていないが、ほとんどの構成パーツは3Dプリンタから製造可能であるため、必要な電子部品さえ揃えば直ちに製作が可能である。
以上の成果から、研究はおおむね順調に進展していると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
自己組織ロボットの試作機を製作したが、連結構造が必要以上に大型である点や連結状態を維持するための強度が不足しているなどの課題点が残る。今後はその課題を解決するべく開発した自己組織ロボットにさらなる改良を加える。また、搭載予定の赤外線デバイスの通信媒体をレーザー光に変更したロボット位置の計測装置もまだ設計段階で製造まで至っていないため、今後は当レーザー計測装置の開発も進める。さらにこれらのレーザー計測装置と独自開発した自己組織ロボットを組み合わせた実機を用いて、マルチエージェント深層強化学習に基づいたロボットの集合／変形動作を実現する。すでにシミュレーション上では3台のロボットによる集合動作の実現を確認しているが、今後はさらに台数を増やした状態で集合／変形を実現する学習モデルの構築も進める予定である。
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Report
(2 results)
Research Products
(6 results)
